YOLOv9 YOLO11YOLOv9 ：连接架构创新与生产就绪性

实时目标检测领域发展迅猛，每一代技术都在准确性、速度和效率方面不断突破极限。本对比深入探讨了 YOLOv9——该模型以在梯度信息处理方面的理论突破著称——以及 YOLO11Ultralytics生产级强力工具，专为无缝部署与多功能性而设计。

尽管这两种模型都源自传奇YOLO ，但在计算机视觉生态系统中却各司其职。本指南将分析它们的架构、性能指标及理想应用场景，帮助开发者根据具体需求选择合适的工具。

执行摘要：创新与生态系统

YOLOv9 通过可编程梯度信息（PGI）等创新架构概念，着力解决深度网络中的信息丢失根本问题。对于学术研究及需要在复杂数据集上最大程度保留特征的场景而言，该模型是理想之选。

YOLO11相反，YOLO11专为现实世界而设计。Ultralytics 原生成员，它不仅具备无与伦比的易用性，更能在边缘硬件上实现卓越的推理速度，并原生支持超越简单检测的多种任务。对于开发商业应用的开发者而言YOLO11 从训练到部署的更高效路径。

技术规格与性能

下表突显了各模型COCO 上的性能差异。尽管YOLOv9 强大的理论性能，YOLO11 在速度和参数效率方面YOLO11 显著优势，尤其在边缘AI关键的小型模型变体中YOLO11 。

模型	尺寸 ^(像素)	mAP^val 50-95	速度 ^{CPU ONNX (毫秒)}	速度 ^{T4 TensorRT10 (毫秒)}	参数 ^(M)	FLOPs ^(B)
YOLOv9t	640	38.3	-	2.3	2.0	7.7
YOLOv9s	640	46.8	-	3.54	7.1	26.4
YOLOv9m	640	51.4	-	6.43	20.0	76.3
YOLOv9c	640	53.0	-	7.16	25.3	102.1
YOLOv9e	640	55.6	-	16.77	57.3	189.0

YOLO11n	640	39.5	56.1	1.5	2.6	6.5
YOLO11s	640	47.0	90.0	2.5	9.4	21.5
YOLO11m	640	51.5	183.2	4.7	20.1	68.0
YOLO11l	640	53.4	238.6	6.2	25.3	86.9
YOLO11x	640	54.7	462.8	11.3	56.9	194.9

YOLOv9：可编程梯度的深度解析

YOLOv9 解决深度神经网络中的"信息瓶颈"问题。随着网络层级加深，输入数据在抵达预测层前常会丢失关键信息。

作者： Chien-Yao Wang, Hong-Yuan Mark Liao
组织： 台湾中研院资讯所
日期： 2024 年 2 月 21 日
Arxiv:YOLOv9：使用可编程梯度信息学习您想学习的内容

主要架构特性

可编程梯度信息（PGI）：PGI通过辅助监督分支生成可靠梯度，确保主分支即使在深度架构中也能学习到稳健特征。这对于研究梯度下降动力学尤为有用。
GELAN（通用高效层聚合网络）：一种优化参数利用率的新型架构，融合了CSPNet和ELAN的优势特性。相较于早期Ultralytics 该架构YOLOv9 相对轻量化的结构下实现高精度。

了解更多关于 YOLOv9

YOLO11：专为生产与多功能性而设计

YOLO11 Ultralytics在服务数百万AI从业者过程中YOLO11 丰富经验。该模型以实用性为核心，不仅确保模型在基准测试中表现精准，更实现了便捷的训练、导出与部署能力NVIDIA 到树莓派设备，各类硬件平台皆可流畅运行。

作者： Glenn Jocher, Jing Qiu
组织：Ultralytics
日期：2024 年 9 月 27 日
仓库：Ultralytics

Ultralytics 优势

YOLO11通过与更Ultralytics YOLO11 。这包括：

内存效率：相较于transformer架构或未经优化的代码库YOLO11 优化YOLO11 在训练过程中CUDA 显著减少。这使得训练过程更易于普及，用户能够在RTX 3060或4070等消费级GPU上对尖端模型进行微调。
广泛任务支持： 与主要专注于检测任务的YOLOv9基础仓库不同YOLO11 支持：
可导出性：一键导出至多种格式，例如 ONNX、TensorRT、TFLite YOLO11 TFLite 移动端和嵌入式部署YOLO11 。

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Ultralytics提供高效精简的培训

训练YOLO11 极少的模板代码。通过Python ，您可在数秒内开始使用自定义数据集进行训练：

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Train the model
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=100, imgsz=640)

实际应用案例

选择这两种模型中的哪一种，很大程度上取决于您的部署限制和项目目标。

YOLOv9的理想场景

学术基准测试：研究网络拓扑结构与信息流的研究人员会发现YOLOv9 中的PGI概念对神经网络架构搜索 YOLOv9 。
高保真特征提取：对于需要捕捉高分辨率医学影像中细微特征的关键任务，GELAN主干网络展现出强大的表征能力。
标准GPU 部署：在延迟要求不如榨取最后0.mAP关键的环境中，体积更大的YOLOv9e模型堪称强劲候选方案。

YOLO11 的理想应用场景

边缘AI与物联网：凭借卓越的CPU 速度（例如YOLO11n在T4GPU上仅需1.5毫秒，而YOLOv9t需2.3毫秒，CPU差距更为显著），YOLO11 完美YOLO11 无人机导航和智能摄像头。
商业SaaS： Ultralytics 稳定性和持续维护确保商业应用始终安全可靠，并能及时更新至最新PyTorch 。
多任务管道：需要同时进行检测和跟踪的应用（如体育分析）可受益于YOLO11在不改变底层框架的前提下切换任务的能力。
资源受限训练：硬件资源有限的初创公司和学生用户，无需承担更复杂架构带来的高昂云端成本，即可训练出高效的YOLO11 。

未来：展望YOLO26

YOLO11 绝佳选择，但计算机视觉领域从未停滞不前。Ultralytics YOLO26模型，将重新定义2026年及未来时代的效率标准。

YOLO26在两者架构经验基础上进行改进，引入了原生端到端NMS的设计，该设计最早由 YOLOv10。这消除了对非最大抑制后处理的需求，显著简化了部署流程。

为何选择YOLO26？

速度：相较于前代 CPU 最高提升43%，这得益于去除了分布式焦点损失（DFL）并优化了图执行。
稳定性：采用新型MuSGD优化器，该混合算法融合了SGD μSGD （受大型语言模型训练启发），为视觉任务提供了大批量训练的稳定性。
精度： 具备ProgLoss + STAL功能，可显著提升小目标识别能力，有效解决卫星影像分析中的常见痛点。

对于今日启动新项目的开发者，强烈YOLO11 YOLO26与YOLO11 进行评估，以确保应用程序具备未来适应性。

了解更多关于 YOLO26 的信息

结论

YOLOv9 YOLO11 物体检测发展史上的重要里程碑。YOLOv9 在深度网络的信息保留方面YOLOv9 关键的理论突破。然而， YOLO11 （以及更新的YOLO26）Ultralytics 、更优的速度-精度比以及便捷的部署特性，为大多数用户提供了更实用的解决方案。

通过利用Ultralytics ，开发者能够轻松尝试两种模型，在自定义数据集上比较其性能表现，并仅需点击几下即可将优胜模型部署至生产环境。

延伸阅读

模型对比：看看这些模型如何与YOLOv8比拼 YOLOv8 和 RT-DETR。
数据管理：了解如何使用Ultralytics 为这些模型高效标注数据。
部署：探索将模型导出至 TensorRT 以实现最佳GPU 。