【深度学习目标检测|YOLO算法5-2-3】YOLO家族进化史：从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解析...
【深度学习目标检测|YOLO算法5-2-3】YOLO家族进化史：从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解析…
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YOLO框架：目标检测中的演化、应用与基准评测综述
5. Evolution and Benchmark-Based Discussion
5.2. Benchmarks
随着YOLOv9的推出，性能基准也随之提升。我们对YOLOv9、YOLO-NAS、YOLOv8、YOLOv10和YOLOv11使用了知名数据集（如Roboflow 100、Object365和COCO）进行了全面评估。 这些数据集涵盖了多样的现实世界挑战，让我们能够评估各个模型在不同条件下的优缺点。
5.2.4. Performance Analysis of YOLO Variants on Benchmark Datasets
图8中的mAP50图表展示了YOLOv11、YOLOv10、YOLOv9、YOLO-NAS和YOLOv8在一系列基准数据集上的表现。这些图表深入对比了各模型在20个训练周期中的表现，提供了每个模型在不同检测任务中的处理效果的关键洞察。YOLOv10和YOLOv11的加入进一步突显了在实时目标检测中的进步，尤其是在处理早期模型所面临的复杂数据集方面。
YOLOv11和YOLOv10表现领先
在几乎所有基准测试中，YOLOv11的表现稳定领先，展示了其C2PSA（Cross-Stage Partial with Spatial Attention）模块的有效性，使模型能够更加准确地聚焦图像中的重要区域。YOLOv10紧随其后，得益于其C3k2模块，在特征聚合和计算效率与精度之间实现了平衡。
- 血细胞检测：YOLOv11取得了0.958的最高mAP50，YOLOv10为0.944，均优于YOLOv9（0.933）、YOLO-NAS（0.9041）和YOLOv8（0.93）。YOLOv11和YOLOv10中的C2PSA和C3k2模块使得这些模型在医学影像等细节丰富的图像中更有效地检测复杂模式。
- 口罩检测：YOLOv11在口罩检测数据集上也表现出色，mAP50达到0.962，而YOLOv10为0.950，均高于YOLOv9（0.941）、YOLOv8（0.924）和YOLO-NAS（0.9199），表明新模型更适合提取清晰物体边界的特征，如口罩检测任务。
- 人类检测：在人类检测中，YOLOv11的mAP50达到0.854，YOLOv10为0.829，YOLOv9紧随其后为0.812。YOLOv11和YOLOv10在20个训练周期中表现出更高的稳定性，得益于其在处理遮挡和动态背景方面的能力。
实时应用和边缘设备适配
- 尽管YOLO-NAS以其在实时应用中的高效性著称，但在需要复杂特征提取的任务中，YOLOv11和YOLOv10的表现更佳。然而，YOLO-NAS的架构在相对简单的任务（如口罩检测）中依然有效，mAP50达到0.9199。YOLOv10和YOLOv11在精度与计算效率之间的良好平衡，使其适合部署在需要快速响应且资源有限的边缘设备上。
在自动驾驶和工业任务中的表现
- 在诸如坑洼检测等关键的自动驾驶任务中，YOLOv11再次领先，mAP50为0.815，YOLOv10为0.793，YOLOv9为0.78。新款YOLO模型在训练过程中逐渐改进，表明其架构更适应动态实时环境，在路面安全检测等应用中尤为关键，能够在不同光照和天气条件下检测出坑洼等细微特征。
处理复杂数据
- **贝类和烟雾检测：**贝类监测和烟雾检测等复杂数据集由于图像中的重叠和遮挡物体，带来了独特挑战。YOLOv11在这些任务中表现突出，在贝类监测中mAP50达到0.563，烟雾检测为0.945。YOLOv10的表现也不错，分别为0.542和0.925。相比之下，YOLOv9、YOLO-NAS和YOLOv8在这些数据集上的表现相对较差，尤其是在贝类监测中，YOLOv9的mAP50仅为0.534，而YOLO-NAS更低，为0.469。在烟雾检测中，YOLOv8起初表现优于YOLOv9，mAP50为0.911，而YOLOv9为0.865。然而，YOLOv11在训练周期结束时超越了两者，成为该任务的最佳模型。尽管YOLO-NAS仍具竞争力，但其mAP50为0.7811，显示出其在需要精细运动分析和细粒度目标检测的动态任务中存在一定限制。
训练周期
- **延长训练的重要性：**从mAP50图表可见，延长训练周期至20以上将进一步提升所有模型的性能，尤其是YOLOv10和YOLOv11。两者在20个训练周期内表现出显著的上升趋势，表明额外的训练周期将增强其处理复杂目标检测任务的能力。YOLO-NAS的表现则较早趋于平稳，显示其架构在高复杂性任务中的精度可能存在一定瓶颈。因此，YOLOv10和YOLOv11的加入提升了实时目标检测的性能标准。YOLO-NAS在资源有限的环境中依然是一个强有力的候选，而YOLOv8则继续在多变任务中展现适应性，YOLOv11则以其在多种复杂数据集中的高精度和模型稳定性成为需要高精度和稳定性的任务的首选，如医学影像、自动驾驶和工业监控等。
在表9中，我们展示了在口罩数据集上测试各种YOLO模型的结果。目的是评估旧款YOLO版本（YOLOv5、YOLOv6和YOLOv7）在处理相对简单的图像分类任务（如口罩检测）中的表现。YOLOv7的mAP50最高，为0.927，优于YOLOv6和YOLOv5。这一更高的得分表明，YOLOv7在处理具有清晰可分辨物体的简单目标检测任务中表现尤为优越。YOLOv7的高效性和架构简洁性使其在较低复杂性的任务中（如口罩检测）表现优于YOLO-NAS。
- YOLOv7的表现突显了其在实时检测中平衡精度的能力，适合于口罩检测等应用。
- 另一方面，YOLOv6和YOLOv5的表现相对落后，mAP50分别为0.6771和0.791。YOLOv6和YOLOv5在通用目标检测中的表现尚可，但在口罩检测等专门任务中，仍需通过增加训练周期和调整模型参数进行优化以提升其准确性。
结果显示，虽然旧模型如YOLOv5和YOLOv6在适当调整后依然具有一定的相关性，但对于那些在简单数据集上优先考虑高速度和精度的任务，YOLOv7显然是最佳选择。
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原文地址：https://blog.csdn.net/gaoxiaoxiao1209/article/details/143666981
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