模型比较：用于物体检测的 YOLOX 与YOLOv8 比较
在计算机视觉应用中，选择正确的物体检测模型对于平衡精度、速度和计算资源至关重要。本页对 Megvii 开发的 YOLOX 和Ultralytics 的YOLOv8 进行了技术比较。我们分析了它们的架构选择、性能基准和对不同用例的适用性，以帮助您选择模型。
| 模型 | 尺寸 （像素） |
mAPval 50-95 |
速度 CPU ONNX （毫秒） |
速度 T4TensorRT10 (ms) |
params (M) |
FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOXnano | 416 | 25.8 | - | - | 0.91 | 1.08 |
| YOLOXtiny | 416 | 32.8 | - | - | 5.06 | 6.45 |
| YOLOXs | 640 | 40.5 | - | 2.56 | 9.0 | 26.8 |
| YOLOXm | 640 | 46.9 | - | 5.43 | 25.3 | 73.8 |
| YOLOXl | 640 | 49.7 | - | 9.04 | 54.2 | 155.6 |
| YOLOXx | 640 | 51.1 | - | 16.1 | 99.1 | 281.9 |
| YOLOv8n | 640 | 37.3 | 80.4 | 1.47 | 3.2 | 8.7 |
| YOLOv8s | 640 | 44.9 | 128.4 | 2.66 | 11.2 | 28.6 |
| YOLOv8m | 640 | 50.2 | 234.7 | 5.86 | 25.9 | 78.9 |
| YOLOv8l | 640 | 52.9 | 375.2 | 9.06 | 43.7 | 165.2 |
| YOLOv8x | 640 | 53.9 | 479.1 | 14.37 | 68.2 | 257.8 |
YOLOX：高性能无锚检测
YOLOX 是 Megvii 于 2021 年 7 月（arXiv）提出的一种无锚对象检测模型，重点在于简化YOLO 管道，同时提高性能。它的作者包括葛铮、刘松涛、王峰、李泽明和孙健。YOLOX 的目标是以其高效的设计和高精度在研究和工业应用之间架起一座桥梁。该架构采用了去耦合头、SimOTA 标签分配和强大的数据增强技术等先进技术，为其强大的性能做出了贡献。
优势：
- 简单高效：YOLOX 取消了锚点，简化了传统的YOLO 框架，从而使训练过程更简单，降低了复杂性。
- 高精度和高速度：在单级检测器中，它实现了最先进的性能，兼顾了高精度和快速推理（如基准测试所示）。
- 工业友好型设计：YOLOX 采用多种部署选项，如ONNX、TensorRT 和OpenVINO （YOLOX 文档），可轻松部署并适应工业应用。
弱点
- 虽然效率很高，但与YOLOv8n 等极其轻量级的模型相比，模型的大小，尤其是YOLOv8n 等较大变体的模型大小可能相当可观，可能需要更多的计算资源。
理想的使用案例
YOLOX 适用于需要兼顾高精度和实时处理的应用，包括
- 在优先考虑尖端精确度的研发领域实现高性能目标检测。
- 需要稳健可靠检测的工业应用，如制造业中的质量控制和自动化（制造业中的人工智能）。
- 利用其优化的部署选项，在有可用硬件的边缘部署方案。
YOLOv8：功能多样、用户友好的检测功能
Ultralytics YOLOv8Ultralytics 于 2023 年 1 月 10 日发布的YOLO 是YOLO 系列的最新迭代版本，其重点是在广泛的视觉 AI 任务中提供多功能和用户友好的体验。YOLO 由Glenn Jocher、Ayush Chaurasia和Jing Qiu开发，在之前YOLO 版本的基础上进行了架构改进，并着重强调易用性和灵活性。YOLOv8 支持各种任务，包括物体检测、实例分割、图像分类和姿态估计。
优势：
- 最先进的性能： YOLOv8 可提供出色的 mAP 和快速推理，使其可与其他顶级模型相媲美（参见YOLOv8 基准测试）。
- 易于使用： Ultralytics 强调用户友好性，提供全面的文档和Python简单界面，便于快速设计和部署。
- 跨任务的多功能性： YOLOv8 不仅限于物体检测，还可扩展到分割、分类和姿态估计，为各种计算机视觉需求提供统一的解决方案。
- 生态系统和社区：它得益于一个庞大而活跃的开源社区，并与Ultralytics HUB 无缝集成，用于模型管理和部署。
弱点
- 对于资源极其有限的设备，YOLOX-Nano 等较小的专用机型可能会提供更小的占用空间，不过YOLOv8n 提供了一种非常轻便的替代方案。
理想的使用案例
YOLOv8 的多功能性和易用性使其成为各种应用的理想选择：
- 安全系统、机器人和自动驾驶汽车等应用中的实时目标检测。
- 适用于农业、医疗保健和智慧城市等行业的多功能视觉人工智能解决方案。
- Ultralytics HUB 具有友好的用户界面和预训练模型，因此可实现快速原型设计和部署。
对于对其他型号感兴趣的用户，Ultralytics 还提供一系列YOLO 型号，包括 YOLOv5YOLOv5、YOLOv7 和最先进的YOLOv10，每种型号都具有独特的优势和优化功能。
📅创建于 1 年前
✏️已更新 1 个月前
