YOLO（You Only Look Once）系列模型在目标检测领域具有广泛应用，以下是主流版本的对比总结：
🚀 核心指标对比
| 模型 | 速度（FPS） | 精度（mAP） | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| YOLOv5 | ⚡ 60+ | 📊 0.55 | 实时视频监控 |
| YOLOv7 | ⚡ 80+ | 📊 0.62 | 高精度要求场景 |
| YOLOv8 | ⚡ 100+ | 📊 0.65 | 移动端部署优化 |
📌 模型特性
YOLOv5
- 支持多种预训练权重（nanodet, yolo11）
- 模块化设计便于自定义
YOLOv7
- 引入模型量裁剪技术（Model Scaling）
- 支持动态标签分配（Dynamic Label Assignment）
YOLOv8
- 兼容PyTorch和TensorRT加速
- 提供更简洁的训练/推理接口
🧠 推荐选择
- 优先选YOLOv8：若需在边缘设备部署或追求极致推理速度
- 选择YOLOv7：若侧重精度提升与复杂场景适应性
- 尝试YOLOv5：适合需要灵活模型结构调整的开发者
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