YOLOv8/v10/v11自动驾驶实测对比：揭秘v11遮挡车辆检测精度提升关键

【导读】

本文分析 YOLO11 在车辆检测上的性能。相比前代（YOLOv8/v10），YOLO11 通过架构改进提升了速度、精度和在复杂环境（小目标、遮挡）下的鲁棒性。使用多车型数据集测试表明，其精度（mAP）、召回率等指标更优，同时保持实时推理速度。该模型在检测复杂形状车辆方面进步显著，对自动驾驶和交通监控有应用潜力。>>更多资讯可加入CV技术群获取了解哦~

目录

一、研究方法

数据集

数据增强

千款模型+海量数据，开箱即用！

二、YOLO11 架构

骨干网络

颈部

检测头

三、训练与验证设置

超参数

训练过程

验证标准

早期停止与检查点保存

四、结果与性能评估

评估指标

YOLO11 的性能

混淆矩阵分析 (图1)

F1-置信度曲线 (图2)

精度-置信度曲线 (图3)

精度-召回率曲线 (图4) & mAP

召回率-置信度曲线 (图5)

训练与验证损失 (图6)

与 YOLOv8 和 YOLOv10 的比较

无需代码，训练结果即时可见！

从实验到落地，全程高速零代码！

五、讨论

优势与不足

优势：

不足：

实际应用意义

结论

未来研究方向

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车辆检测是先进智能交通系统（ITS）开发的关键组成部分，该系统依赖于准确且实时的信息来优化交通流量、提升安全性和支持自动驾驶技术。随着道路上车辆数量的持续增长，对能够在各种条件下（如天气、光照和车辆类型变化）运行的 robust 车辆检测系统的需求变得至关重要。在交通监控中，车辆检测使实时分析交通模式、拥堵管理和事件检测成为可能，从而促进更高效的城市交通。此外，车辆检测是车辆分类和跟踪系统的基础，这些系统对于动态收费、交通执法和基础设施规划至关重要。

论文标题：

YOLOV11 FOR VEHICLE DETECTION: ADVANCEMENTS, PERFORMANCE, AND APPLICATIONS IN INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS

论文链接：

https://arxiv.org/pdf/2410.22898

本文旨在评估YOLO11在车辆检测中的性能，重点关注其处理复杂和实时检测场景的能力。通过利用深度学习的最新进展并整合架构创新，YOLO11 旨在提升对各类车辆的检测精度，包括小型及部分遮挡的物体，同时保持适用于自动驾驶和交通管理等实时应用的效率。

本研究对 YOLO11 进行了全面的性能分析，将其结果与前代模型 YOLOv8 和 YOLOv10 进行了对比。通过精度、召回率、F1 得分和平均精度（mAP）等关键指标评估其优缺点。此外，还通过分析其在多样化条件下的速度和鲁棒性，探讨 YOLO11 在智能交通系统中的实际应用潜力。通过此次评估，论文旨在突出 YOLO11 在车辆检测领域的重要贡献，并为下一代交通系统提供实践应用的洞察。

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一、研究方法

• 数据集

为了评估YOLO11在车辆检测中的性能，使用了与之前分析YOLOv8和YOLOv10时相同的数据集。该数据集包含1,321张标注图像，涵盖了交通系统中常见的多种车辆类型，包括汽车、卡车、公交车、摩托车和自行车。每张图像的分辨率为 416 x 416 像素，为 YOLO11 模型提供了统一的输入尺寸。该数据集记录了车辆在各种真实世界条件下的场景，包括白天和夜晚、不同天气模式（如雨天和雾天），以及遮挡和车辆与摄像头距离不同的复杂场景。这种多样性确保模型能够接触到广泛的环境，模拟智能交通系统和自动驾驶应用中遇到的真实世界条件。

每张图像都附有边界框注释和类别标签，以指示画面中每辆车辆的精确位置和类型。该数据集被分为70%用于训练、15%用于验证和15%用于测试，确保了准确的模型评估所需的平衡分布。该数据集曾在先前研究中用于评估YOLOv8和YOLOv10的性能，为比较提供了坚实基础，使我们能够在相同条件下评估YOLO11的改进与性能，确保研究间的连续性和可比性。

• 数据增强

为了提升YOLO11模型的泛化能力并使其能够处理各种真实世界场景，我们在训练过程中应用了多种数据增强技术。这些增强技术有助于模拟不同的环境条件、光照变化及物体方向。具体采用的增强方法包括：色调调整、饱和度调整、亮度调整、旋转、平移、缩放、剪切、透视变换、垂直翻转、水平翻转、拼贴增强11种增强方法。

• 千款模型+海量数据，开箱即用！

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二、YOLO11 架构

YOLO11 的架构相较于前代版本（尤其是 YOLOv8）实现了显著提升。YOLO11 引入了新的层、模块和优化措施，既提升了计算效率又提高了检测精度，使其成为车辆检测等实时任务的理想选择。

• 骨干网络

YOLO11 的骨干网络负责从输入图像中提取多尺度特征。这涉及一系列卷积层和自定义模块，以生成不同分辨率的特征图。YOLO11 引入了 C3k2 模块，并保留了前一版本中的空间金字塔池化快速（SPPF）模块，同时对 C2PSA 模块进行了新的改进 。

• 颈部

YOLO11的颈部设计用于聚合不同分辨率的特征图，并将其传递给检测头。YOLO11将C3k2块集成到颈部，以提升特征聚合的速度和性能。

• 检测头

YOLO11 的检测头负责生成模型的最终预测结果。与之前版本类似，检测头输出边界框、类别概率和置信度分数。

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三、训练与验证设置

• 超参数

YOLO11 的训练过程使用了多个关键超参数来平衡模型性能和计算效率。初始学习率设置为 η = 0.01，并应用了余弦退火调度策略，以在 epoch 间逐步衰减，由以下方程表示：

• 训练过程

模型采用带动量（动量值为0.937）和权重衰减（权重衰减率为0.0005）的随机梯度下降（SGD）优化器进行训练。实施了多尺度训练策略，将输入图像尺寸随机缩放至320×320至640×640像素之间，以提升模型在不同图像分辨率下的鲁棒性。

• 验证标准

在验证过程中，使用了多个指标来评估模型的性能：

• 平均平均精度（mAP）：评估检测准确性的主要指标，mAP 在多个交并比（IoU）阈值（从 0.5 到 0.95）范围内计算：

其中 AP 是每个 IoU 阈值下的平均精度。

• 精确率和召回率：精确率衡量所有检测中正确检测的比例，而召回率衡量所有真实目标中正确检测的比例。

• 推理时间：测量处理单张图像所需的时间，以确保模型适用于实时应用。YOLO11 的推理时间与 YOLOv8 和 YOLOv10 进行了比较。

• 早期停止与检查点保存

为防止过拟合，采用了早期停止策略，并定期监测验证集性能。检查点定期保存，以便回滚到性能最佳的模型。

这种一致的训练和验证设置允许对 YOLO11 的性能进行全面评估，并可直接与前代模型 YOLOv8 和 YOLOv10 进行比较。

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四、结果与性能评估

• 评估指标

使用标准物体检测指标评估 YOLO11 在车辆检测数据集上的性能，包括准确性、鲁棒性和效率，以便与 YOLOv8 和 YOLOv10 进行直接比较。

• YOLO11 的性能

YOLO11 的性能评估涵盖多种车辆类型（汽车、摩托车、卡车、公交车、自行车），包含定量与定性分析（图1-6），揭示了其在实际检测中的能力与局限性。

• 混淆矩阵分析 (图1)

• 汽车： 分类准确性高。

• 摩托车： 表现良好，但与自行车存在少量混淆。

• 卡车和公交车： 存在显著互混淆，可能与视觉相似性有关。

• 自行车： 分类准确性极高，误分类极少。

• F1-置信度曲线 (图2)

置信度阈值约为 0.61 时达到最佳 F1 分数 0.71，表明此时精度与召回率平衡。

• 精度-置信度曲线 (图3)

大部分置信度阈值下保持高精度，峰值精度 1.0（置信度阈值 0.996）。

汽车和公交车精度始终高；摩托车和卡车在某些点精度较低。

• 精度-召回率曲线 (图4) & mAP

所有类别的 mAP@0.5 (IoU=0.5时的平均精度) 为 0.743。

各类别性能：

• 汽车：0.837

• 摩托车：0.679

• 卡车：0.355

• 公交车：0.863

• 自行车：0.982

汽车和自行车实现高精度和高召回率；摩托车和卡车在部分阈值下召回率较低。

• 召回率-置信度曲线 (图5)

低置信度阈值下达到峰值召回率 0.93。

置信度阈值增加导致召回率下降，体现精度与召回率间的权衡。

• 训练与验证损失 (图6)

损失曲线稳步下降，表明模型有效学习且未显著过拟合，其精度、召回率和 mAP 的稳定表现凸显了可靠性。

性能总结： YOLO11 在常见车辆（如汽车、公交车）检测上表现出色，精度和召回率高；在卡车和摩托车检测上存在局限，需进一步优化。

• 与 YOLOv8 和 YOLOv10 的比较

YOLO11 在车辆检测任务（涵盖汽车、卡车、公交车、摩托车、自行车）的准确性（精度、召回率）、速度和鲁棒性上，相较于 YOLOv8 和 YOLOv10 展现出显著进步，尤其在精度和召回率指标方面。

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五、讨论

• 优势与不足

• 优势：

• 小型/遮挡物体检测优： 对摩托车、自行车等小型或被遮挡车辆检测准确性提升（得益于新增的 C2PSA (Cross Stage Partial with Spatial Attention) 模块增强空间注意力）。

• 精度-召回率平衡： 各类别（尤其汽车、公交车）均取得高分，表明识别真目标能力强且误检少。

• 高 mAP： 在多个 IoU 阈值下实现更高平均精度，鲁棒性强。

• 实时性高： 推理速度达 290 FPS，计算效率与高准确性结合。

• 环境鲁棒性： 在不同环境条件（光照、物体尺寸）下表现稳定，适应复杂场景（如视觉杂乱、低光）。

• 不足：

• 相似类别混淆： 难以区分视觉相似的卡车和公交车（尤其在遮挡或复杂视角下）。

• 罕见类别表现差： 对卡车等相对罕见类别召回率低。

• 高置信度阈值敏感： 提高置信度阈值时，卡车和摩托车等类别的召回率显著下降。

• 泛化性局限： 在与训练数据差异大的场景（极端天气、独特光照、严重遮挡）中性能可能下降。需领域适应或迁移学习技术提升泛化能力。

• 实际应用意义

YOLO11 的高精度、高效性、实时能力和环境适应性使其在以下领域具有广泛应用潜力：

• 自动驾驶： 提升环境感知能力，支持安全导航和决策（识别多种车辆、处理遮挡/光照变化）。

• 智能交通系统 (ITS)： 高效追踪车辆、识别拥堵/事故、区分车辆类型，为自适应信号灯、拥堵控制提供数据。

• 城市监控与安全： 实时处理视频流，追踪目标车辆、检测违规、提升公共安全（适应户外光照/天气变化）。

• 物流与车队管理： 自动化车辆检测追踪（如仓库卡车进出）、优化车辆分类与路线规划。

• 自动收费系统： 快速准确识别车辆类型，实现动态定价，减少拥堵。

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结论

YOLO11 在车辆检测中展现出显著的性能提升（精度、召回率、mAP），尤其在检测小型/遮挡物体（摩托车、自行车）方面。其架构优化（如 C2PSA 模块）实现了鲁棒的实时检测（290 FPS）和对复杂环境的适应性，使其在自动驾驶、交通监控等实际应用中极具价值。

• 未来研究方向

• 恶劣条件适应性： 提升在暴雨、雾霾、夜间等低能见度场景下的性能。

• 架构创新： 探索集成Transformer或改进注意力机制以提升处理复杂动态场景的能力。

• 泛化能力扩展： 增强模型对更广泛车辆类型的识别能力。

• 领域适应技术： 应用领域适应技术提升模型在未知环境中的可靠性和灵活性，巩固其在智能交通和实时检测中的核心地位。