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YOLOv9 vs. YOLOv10：目标检测技术对比

对于任何计算机视觉项目来说，选择合适的物体检测模型都是至关重要的决定，它直接影响性能、速度和资源效率。YOLO 系列不断突破可能的界限。本页面提供了两个最先进的模型：YOLOv9 和 YOLOv10 之间的详细技术比较。我们将分析它们的架构创新、性能指标和理想用例，以帮助您根据您的特定需求选择最佳模型，从而平衡 准确性、推理速度 和计算成本等因素。

YOLOv9：用于增强学习的可编程梯度信息

YOLOv9于 2024 年 2 月推出，是对象检测领域的一项重大进步，它解决了深度神经网络中的信息丢失问题。其新颖的架构确保了关键数据在整个模型中得到保留，从而产生高度准确的结果。

技术细节：

架构和主要特性

YOLOv9 引入了两个突破性的概念：

  • 可编程梯度信息（PGI）： 这种机制解决了数据在深度网络层中流动时信息丢失的挑战。通过生成可靠的梯度，PGI确保模型能够有效地学习并进行准确的更新，这对于检测复杂对象至关重要。
  • 广义高效层聚合网络 (GELAN)： YOLOv9 采用了一种新的网络架构 GELAN，这是一种高效的设计，可优化参数利用率和计算效率。这使得 YOLOv9 能够在不变得过大或过慢的情况下实现顶级性能。

优势

  • 高精度： YOLOv9 树立了高精度标准，其最大的变体 YOLOv9-E 在 COCO 数据集 上实现了先进的 mAP 分数。
  • 信息保持： PGI 的核心创新有效地缓解了信息瓶颈问题，从而改善了模型学习和性能。
  • 高效架构： GELAN 在速度和准确性之间实现了出色的平衡，使 YOLOv9 在参数性能方面具有很强的竞争力。
  • Ultralytics 生态系统： 在 Ultralytics 框架中使用时，YOLOv9 受益于 简化的用户体验、简单的 Python API 和丰富的 文档。该生态系统通过随时可用的预训练权重、积极的开发、强大的社区支持以及通常 更低的内存要求（与其他模型类型（如 transformers）相比）来确保 高效训练。

弱点

  • 较新的模型： 作为一个最近发布的版本，与更成熟的模型相比，社区贡献的示例和第三方集成的广度仍在增长。
  • 复杂性： 新颖的 PGI 概念虽然强大，但与更直接的设计相比，为架构增加了一层复杂性。

理想用例

对于以实现尽可能高的精度为主要目标的应用，YOLOv9 是一个绝佳的选择：

  • 高级机器人技术： 适用于在动态环境中需要精确目标检测的复杂任务。
  • 高分辨率图像分析： 适用于细节至关重要的场景，例如卫星图像分析。
  • 关键安全系统： 精度至关重要的自动驾驶或高级安全系统中的应用。

了解更多关于 YOLOv9 的信息

YOLOv10：实时端到端效率

由清华大学的研究人员于2024年5月发布的YOLOv10，专为实现最大效率和速度而设计。它通过重新设计YOLO架构的关键组件来实现这一点，最值得注意的是，它消除了对非极大值抑制（NMS）后处理的需求。

技术细节：

架构和主要特性

YOLOv10 的设计理念侧重于端到端效率：

  • 无 NMS 训练： YOLOv10 在训练期间使用 一致性双重分配，这使得它能够生成清晰的预测，而无需 NMS 步骤。这显著降低了推理延迟并简化了部署流程。
  • 整体效率-精度驱动设计： 模型架构已从上到下进行了优化。这包括一个轻量级分类头，空间通道解耦降采样以有效地保留信息，以及一个秩引导块设计以消除计算冗余。

优势

  • 极高的效率和速度： 经过优化，可最大限度地减少延迟和计算成本，使其成为目前速度最快的对象检测器之一。
  • End-to-End Deployment: 无 NMS 设计消除了后处理开销，从而能够在单个步骤中实现真正的端到端检测。
  • 卓越的每瓦性能： 其低计算和内存占用使其成为功耗受限设备的理想选择。
  • Ultralytics 集成： YOLOv10 已完全集成到 Ultralytics 生态系统中，为用户提供一个维护良好且易于使用的平台。这包括一个简单的 API、全面的文档以及对 Ultralytics 全套工具的访问权限。

弱点

  • 最新的模型： 作为该系列中最新的模型，社区资源和实际部署示例仍在不断积累。
  • 任务专业化： YOLOv10 高度专注于目标检测。它缺乏对其他任务（如 实例分割 或 姿势估计）的内置多功能性，而这些任务是 Ultralytics YOLOv8 等模型的原生功能。

理想用例

YOLOv10 在实时性能和效率至关重要的应用中表现出色：

  • 边缘计算： 非常适合部署在资源受限的设备（如 NVIDIA Jetson）和移动平台。
  • 高速视频分析： 需要在视频流中立即进行对象检测的应用，例如交通监控或实时体育分析。
  • 移动和嵌入式系统： 集成到应用程序中，在这些应用程序中，速度和功耗是用户体验的关键因素。

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性能对决：YOLOv9 vs. YOLOv10

YOLOv9 和 YOLOv10 之间的主要区别在于它们的设计重点。YOLOv9 侧重于通过复杂的架构设计来最大化准确率，而 YOLOv10 则专为无与伦比的计算效率和低延迟而设计。

下表显示，虽然最大的模型 YOLOv9-E 实现了最高的总体 mAP，但 YOLOv10 模型在相当的精度水平下始终提供更好的速度和参数效率。例如，对于类似的性能，YOLOv10-B 比 YOLOv9-C 具有更少的 46% 的延迟和 25% 的参数。这使得 YOLOv10 成为推理速度是关键瓶颈的应用程序的非常强大的选择。

模型 尺寸
(像素)		 mAPval
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
YOLOv10n 640 39.5 - 1.56 2.3 6.7
YOLOv10s 640 46.7 - 2.66 7.2 21.6
YOLOv10m 640 51.3 - 5.48 15.4 59.1
YOLOv10b 640 52.7 - 6.54 24.4 92.0
YOLOv10l 640 53.3 - 8.33 29.5 120.3
YOLOv10x 640 54.4 - 12.2 56.9 160.4

结论：您应该选择哪种模型？

您对 YOLOv9 和 YOLOv10 的选择完全取决于您项目的优先级。

  • 如果您的主要要求是最大精度，请选择 YOLOv9。它非常适合精度不可协商的复杂任务，并且您可以适应稍微更高的计算开销。

  • 如果您的主要要求是实时速度和效率，请选择 YOLOv10。其无 NMS 架构使其成为低延迟应用和资源受限硬件部署的卓越选择。

这两款模型都代表了目标检测的最前沿技术，并且在各自的领域内都是极佳的选择。它们集成到 Ultralytics 生态系统中，确保了开发人员和研究人员可以轻松地利用这些强大的工具，并获得强大的支持。

探索其他模型

对于那些需求可能与 YOLOv9 或 YOLOv10 不完全一致的用户，Ultralytics 生态系统提供了其他强大的替代方案。Ultralytics YOLOv8 仍然是性能和多功能性之间实现卓越平衡的理想选择，它开箱即用地支持分割、分类和姿势估计等任务。对于那些寻求绝对最新进展的人，Ultralytics YOLO11 在其前身的基础上进行了构建，从而在性能和效率方面树立了新的基准。您可以探索更深入的比较，例如 YOLOv9 与 YOLOv8 以及 YOLOv8 与 YOLOv10，以找到最适合您项目的模型。



📅 1 年前创建 ✏️ 1 个月前更新
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