YOLO 那么多版本 真不知道用哪个好

airaz

YOLO 那么多版本 真不知道用哪个好

YOLO10  资料全，（我什么都不会）
YOLO 13  技术新 我还是什么都不会


。。。。。。。。

准备用摄像头 做 星际争霸2  
大家有什么推荐 谢谢

linwhlite

很不错,解释的很全面~~

一粒红尘

我一直用v4  后面花里胡哨的 感觉也没啥提升

airaz

福仔 发表于 2025-10-3 07:40
我也不懂, 门槛在哪都没找到

论坛搜索 YOLO  可以开始玩了
第一步 采集数据

福仔

我也不懂, 门槛在哪都没找到

airaz

君杰 发表于 2025-10-3 06:23
不懂的人看似版本很多，真正懂行的人就知道，其实根本没得选，唯一的选择就只有一个：YOLO-v8，下面我来给 ...

我网站里 放的也是 官网 我给忘了

君杰

不懂的人看似版本很多，真正懂行的人就知道，其实根本没得选，唯一的选择就只有一个：YOLO-v8，下面我来给你解释为什么选择 YOLOv8 的理由：

理由一：官方正统版本
YOLOv8 是 Ultralytics 官方发布和长期维护的版本，可靠性、稳定性和兼容性都有保障。

理由二：高精度 + 高速度
模型结构优化，在保证推理速度极快的同时，检测精度比 YOLOv5/YOLOv7 更高，适合各种硬件环境。

理由三：多任务支持
不仅能做目标检测，还能做图像分割、分类、姿态估计，一套框架覆盖多种视觉任务。

理由四：极简使用体验
提供一键训练、一键推理命令，新手上手非常容易，预训练模型即下即用。

理由五：灵活部署
可导出 PyTorch、ONNX、TensorRT、CoreML、TFLite 等多种格式，适配 PC、服务器、移动端和嵌入式设备。

理由六：社区与生态强大
官方文档完善，GitHub 社区活跃，遇到问题容易找到答案，避免踩坑。

理由七：面向未来
Ultralytics 官方持续更新 YOLOv8，保证长期维护和迭代，生态和工具链丰富。

⸻

为什么不选择 YOLOv10、YOLOv13 等看似“更新”的版本？

原因一：非官方版本
这些版本大多是研究人员或个人团队的实验性分支，不是 Ultralytics 官方维护，缺乏长期更新保证。

原因二：兼容性差
训练脚本、数据格式、部署工具链往往与主流生态不兼容，迁移成本高。

原因三：生态和资料稀缺
文档不全、社区支持少，出问题很难找到解决方案。

原因四：稳定性不足
这些版本很多只是论文实验模型，未经过大规模生产验证，可能存在 bug 或性能不稳定。

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✅ 一句话总结：
选择 YOLOv8，因为它是 官方正统、精度与速度兼顾、生态最完善、长期维护的版本；而 YOLOv10、YOLOv13 等并非官方版本，缺乏生态和稳定性，不适合大多数人使用。

凌哥

airaz 发表于 2025-10-3 05:28
准确率 速度 够吗
资源占用怎么样
谢谢

yolov4之后那些花里胡哨的更新都没啥大提升，识别的话都有各种，比如onnx ncnn量化优化

airaz

凌哥 发表于 2025-10-3 05:09
yolov4

准确率 速度 够吗
资源占用怎么样
谢谢

凌哥

yolov4