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【深度学习目标检测|YOLO算法5-2-1】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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论文地址：https://www.preprints.org/manuscript/202410.1785/v1

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。

5.2.1. Benchmark Findings

我们的结果显示，在复杂图像检测任务中，YOLOv9在遮挡物和细节丰富的模式下优于YOLO-NAS和YOLOv8。然而，随着YOLOv10和YOLOv11的推出，基准测试表现进一步提升。YOLOv10引入了新的特征聚合技术，而YOLOv11的空间注意力机制大大改善了在挑战性数据集上的目标检测性能。例如：

贝类监测

• 在贝类监测等复杂图案和遮挡较多的任务中，YOLO-NAS和YOLOv8难以保持高精度。尽管YOLOv9适应能力较强，能更有效地应对这些复杂挑战，YOLOv10和YOLOv11凭借其优越的空间注意力和特征提取能力进一步提升了表现。YOLOv11在该任务中的mAP50最终得分为0.563，位居测试模型之首。

医学图像分析

• 在医学图像数据集上，尤其是血细胞检测任务中，YOLOv9优于YOLO-NAS和YOLOv8。然而，YOLOv10和YOLOv11的结构改进使其表现更佳，YOLOv11在mAP50上达到了0.958，展现了其在杂乱或噪声数据中检测小目标和细节特征的卓越能力，这对于医学诊断应用至关重要。

表8总结了在多个数据集上的mAP50（50% IoU下的平均精度）得分，展示了这些结果。

5.2.2. Performance Insights

口罩检测

• 所有模型在此数据集上均表现良好，其中YOLOv11表现最佳，取得了0.962的mAP50。YOLOv11改进的空间注意力机制使其能够检测到口罩图案中的微小变化，使其在该领域成为性能最佳的模型。YOLOv10的表现也优于YOLOv9，达到了0.950的mAP50。

贝类监测

• 该数据集包含许多遮挡和重叠的目标，带来复杂的挑战。YOLO-NAS和YOLOv8表现欠佳，分别达到了0.469和0.466的mAP50。YOLOv9展示了更好的适应性，取得了0.534的成绩，而YOLOv10和YOLOv11凭借其高级空间注意力机制进一步提升了表现，分别达到了0.542和0.563的mAP50。

森林烟雾检测

• YOLOv8在烟雾检测任务中表现尤为出色，取得了0.911的mAP50，而YOLOv9紧随其后，达到0.865。然而，YOLOv10和YOLOv11在这一任务中表现更佳，分别取得了0.925和0.945的mAP50。YOLOv11在特征提取和注意力机制上的改进使其在检测微弱烟雾模式方面略胜一筹。

人类检测

• 在检测人类目标任务中，YOLOv9优于YOLO-NAS，但仅稍微优于YOLOv8。YOLOv10达到了0.829的mAP50，而YOLOv11则凭借其优化的骨干网络和对复杂场景遮挡的更好处理能力取得了0.854的最高mAP50。

坑洞检测

• 在检测道路表面的坑洞任务中，YOLOv9表现较为优异，取得了0.780的mAP50。然而，YOLOv10和YOLOv11表现更进一步，分别达到了0.793和0.815，使它们在该特定检测任务中更具可靠性。

血细胞检测

• 在医学图像分析中，YOLOv9表现出极高的精度，达到了0.933的mAP50。然而，YOLOv10和YOLOv11在该数据集上树立了新的标准，分别达到了0.944和0.958的mAP50。它们改进的梯度流和特征提取能力使其在检测细微复杂模式上表现更为出色，这对于医学诊断至关重要。

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