OpenBayes 教程上新｜ 速度与精度双巅峰！YOLOv12 参数做减法，性能做加法

在计算机视觉领域，YOLO (You Only Look Once) 系列模型凭借其高效的实时目标检测能力，长期占据主导地位，广泛应用于自动驾驶、视频监控和机器人视觉等场景。尽管 YOLO 系列模型不断迭代优化，却依然面临精度与速度的权衡难题，传统的卷积神经网络 (CNN) 架构的局限性愈发明显，制约了模型性能的进一步提升。

近日，纽约州立大学布法罗分校联合中国科学院大学发布的 YOLOv12 版本，在继承模型以往版本高效特性的同时，引入了区域注意力机制 (area-attention) 和残差高效层聚合网络 (R-ELAN)，极大降低了计算复杂度，显著提升了运行速率，还有效解决了注意力机制衍生的优化难题。与之前版本相比，YOLOv12 以更少的参数实现了更高的精度，在速度和精度之间实现了更好的平衡，成功突破了传统 CNN 架构的性能瓶颈。

目前，OpenBayes 公共教程板块已上线 YOLOv12 及 YOLO 系列模型多个版本的一键部署教程，快来试试吧~

* 教程地址：

https://go.openbayes.com/FAPVZ

本文结尾部分将为大家讲解 YOLOv12 一键部署教程。

1、YOLOv2

* 发布时间：2017 年* 重要更新：提出了 Anchor Boxes（锚框），采用 Darknet-19 作为骨干网络，提高了速度和精度。

* 用 TVM 在 DarkNet 模型中编译 YOLO-V2：

https://go.openbayes.com/W20j8

2、YOLOv3

* 发布时间：2018 年

* 重要更新：使用 Darknet-53 作为骨干网络，在保持实时速度的同时显著提高了准确性，提出了多尺度预测（FPN 结构），在检测不同大