YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8和RT-DETR的计算机视觉比较试验

最新推荐文章于 2025-10-02 20:47:19 发布

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文章标签： YOLO 计算机视觉人工智能

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本文对比分析了YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8和RT-DETR在目标检测性能上的差异，探讨了各自的技术特点和适用场景。YOLO系列模型在速度与准确率间取得平衡，适合实时应用，而RT-DETR利用Transformer架构提升检测精度，适用于高精度任务。

计算机视觉领域的目标检测一直是一个热门研究方向，而YOLO系列模型和RT-DETR是其中备受关注的算法。本文将对YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8和RT-DETR进行比较试验，并提供相应的源代码。

YOLOv5是YOLO系列中的最新版本，它采用了一种基于单阶段的目标检测算法，具有较快的推理速度和较高的准确率。YOLOv5的源代码可以在GitHub上找到，以下是一个简单的示例：

import torch
from models import yolov5

# 加载YOLOv5模型
model = yolov5.load_model('yolov5s.pt')
model.eval(

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YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8和RT-DETR都是目标检测领域常用的算法，各有优缺点。本文将对这五种算法进行对比试验，从原理、性能、应用场景等方面进行详细分析。YOLOv5/v6/v7/v8/RT-DETR都是目标检测领域常用的算法，各有优缺点。YOLOv5: 速度快、精度高，适用于实时目标检测场景。YOLOv6: 速度更快、精度更高，适用于对速度和精度要求较高的场景。YOLOv7: 速度更快、精度更高，适用于对速度和精度要求更高的场景。YOLOv8。

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本文给大家带来利用RT-DETR模型主干HGNet去替换YOLOv11的主干，RT-DETR是今年由百度推出的第一款实时的ViT模型，其在实时检测的领域上号称是打败了YOLO系列，其利用两个主干一个是HGNet一个是ResNet，其中HGNet就是我们今天来讲解的网络结构模型，这个网络结构目前还没有推出论文，所以其理论知识在网络上也是非常的少，我也是根据网络结构图进行了分析（精度mAP提高0.05）。YOLOv11改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备目录一、本文介绍。

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本文给大家带来利用RT-DETR模型主干HGNet去替换YOLOv8的主干，RT-DETR是今年由百度推出的第一款实时的ViT模型，其在实时检测的领域上号称是打败了YOLO系列，其利用两个主干一个是HGNet一个是ResNet，其中HGNet就是我们今天来讲解的网络结构模型（亲测这个HGNet网络比YOLO的主干更加轻量化和精度更高的主干，非常适合轻量化研究的读者），这个网络结构目前还没有推出论文，所以其理论知识在网络上也是非常的少（亲测替换之后主干GFLOPs降低到7.7，精度mAP提高0.05）。

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