《------往期经典推荐------》
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二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~ 三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】 四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】 五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~ 六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~
《------正文------》
目录
引言1、对比维度与实验基础2、各模型性能对比综合对比分析：
3.可视化图表训练曲线性能指标柱状图性能指标雷达图性能与效率散点图
结论与建议
引言
在计算机视觉领域，YOLO 系列模型凭借其高效的实时目标检测能力备受关注。本文基于某无人机检测数据集的训练结果，深入对比 YOLOv5、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv11 和 YOLOv12 的表现，为检测任务提供选型参考。
1、对比维度与实验基础
本次实验对比围绕以下核心维度展开：
精度指标：包括 mAP（平均精度均值）、Precision（精确率）、Recall（召回率），反映模型对无人机目标的识别准确性。速度表现：以 FPS（每秒帧率）为衡量标准，体现模型在实时检测场景中的响应能力。鲁棒性：通过复杂环境（如光照变化、背景干扰）下的检测效果，评估模型的适应能力。
2、各模型性能对比
各模型验证结果指标表格如下：
模型mAP50mAP50-95precisionrecallf1inference_time_msYOLOv5n0.94860.63540.96550.90350.933530.77 msYOLOv8n0.95760.65090.96460.92170.942722.45 msYOLOv9t0.95050.66940.94120.90780.924236.69 msYOLOv11n0.96300.65980.96140.91910.939826.18 msYOLOv12n0.93920.61510.93230.91240.922332.81 ms
综合对比分析：
mAP50（基础检测能力）：
YOLOv11n以0.9630位列第一，对高重叠度目标（IoU=0.5）的检测精度最高；YOLOv12n表现最差（0.9392），基础检测能力略逊于其他模型。 mAP50-95（综合检测鲁棒性）：
YOLOv9t以0.6694领先，说明在不同IoU阈值（0.5-0.95）下对目标的适应性最强；YOLOv12n（0.6151）和YOLOv5n（0.6354）在该指标上表现较弱，对低重叠度目标的检测能力有待提升。 精确率（precision）：
YOLOv5n（0.9655）和YOLOv8n（0.9646）优势明显，预测为正的样本中实际为正的比例更高，误检率更低；YOLOv9t（0.9412）和YOLOv12n（0.9323）精确率相对较低，存在一定误检风险。 召回率（recall）：
YOLOv8n（0.9217）和YOLOv11n（0.9191）更擅长捕捉真实目标，漏检率较低；YOLOv5n（0.9035）召回率稍低，可能存在少量目标漏检。 F1分数（平衡性能）：
YOLOv8n（0.9427）在精确率和召回率的平衡上表现最佳，综合性能更稳定；YOLOv12n（0.9223）和YOLOv9t（0.9242）平衡性能相对较弱。 推理速度（实时性）：
YOLOv8n（22.45 ms）速度最快，适合对实时性要求高的场景（如无人机实时监测）；YOLOv9t（36.69 ms）速度最慢，可能受模型结构复杂度影响。
3.可视化图表
本节主要是对不同YOLO模型在验证集上的表现进行综合分析，并通过表格和多种可视化图表展示各模型的性能、效率等方面的差异，以便更直观地比较各模型的优劣。
训练曲线
性能指标柱状图
性能指标雷达图
性能与效率散点图
结论与建议
【注意：结论仅供参考，不同数据集上不同的模型会有不同表现。】
若追求综合性能与实时性平衡，YOLOv8n是最优选择（高F1分数+最快推理速度）；若侧重复杂场景鲁棒性（如目标重叠度变化大），YOLOv9t更具优势；若优先考虑高精确率，YOLOv5n和YOLOv8n表现突出；YOLOv12n在各项指标中整体表现较弱，可能更适合轻量化部署而非高精度检测任务。
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