目标检测是计算机视觉的核心任务之一,模型选型需结合应用场景、性能需求及计算资源。以下是主流模型对比与选型建议:


📊 主流目标检测模型对比

模型名称 优点 缺点 适用场景
YOLOv8 实时性强,速度极快 小目标检测效果一般 移动端/实时监控
Faster R-CNN 精度高,支持复杂场景 推理速度较慢 研究场景/高精度需求
SSD 速度快,单次推理即可 小目标漏检率较高 移动端/简单场景
RetinaNet 多尺度检测能力强 训练成本较高 多尺度目标识别
EfficientDet 效率与精度平衡 较复杂模型结构 边缘设备/通用场景
YOLOv8
Faster R-CNN

✅ 选型建议

  1. 追求速度:首选YOLO系列(如YOLOv8)
  2. 需要高精度:选择Faster R-CNN或RetinaNet
  3. 资源有限:考虑轻量级模型如SSD或MobileNet-SSD
  4. 多尺度目标:推荐EfficientDet或YOLOv8的改进版本

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