Python 中最快的物体识别算法通常在不牺牲过多准确性的前提下优先考虑速度，使其适用于实时应用。三种主要方法是 YOLO (You Only Look Once)、EfficientDet 以及 SSD (Single Shot MultiBox Detector) 的轻量级实现。这些算法平衡了计算效率和性能，利用了现代神经网络架构和硬件优化。像 OpenCV、PyTorch 和 TensorFlow 这样的 Python 库提供了预训练模型和工具，可以有效地部署这些算法。
YOLO 是实时物体检测的首选。像 YOLOv5 和 YOLOv8 这样的版本使用卷积神经网络一次性处理整个图像，无需区域建议。例如，Ultralytics 库提供了 YOLOv8 的 Python 实现，在 GPU 上处理标准视频输入时，每秒可达 100 帧 (FPS) 以上。其速度来源于架构优化，例如降低层复杂度以及无锚框检测。开发者可以使用预训练模型或针对特定任务进行微调，使 YOLO 适用于监控或自动驾驶系统等多种应用。
EfficientDet 和基于 SSD 的模型提供了针对特定用例优化的替代方案。EfficientDet 高效地扩展其骨干网络和特征融合层，在资源受限的设备上实现了强大的性能。TensorFlow Object Detection API 包含预训练的 EfficientDet 模型，可以在中档 GPU 上以 30-50 FPS 的速度运行。对于边缘设备，TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 等框架进一步优化了推理速度。同时，SSD 模型与 MobileNetV3 等轻量级骨干网络搭配使用，在速度和准确性之间取得了平衡。OpenCV 的 DNN 模块支持在 CPU 上以 20-40 FPS 的速度运行 SSD-MobileNet 模型，使其在没有专用硬件的情况下也易于使用。这些选项非常适合 GPU 可用性有限的移动应用或物联网设备等应用。
在优先考虑速度时，开发者还应考虑模型量化、硬件加速（例如 NVIDIA GPU 的 CUDA）以及框架特有的优化。例如，将 PyTorch YOLO 模型转换为 TensorRT 可以将推理速度提高一倍。类似地，使用具有运行时优化的 ONNX 模型可降低延迟。虽然没有单一算法适用于所有场景，但将这些技术与正确的模型架构相结合，可以使 Python 开发者实现亚 50 毫秒的推理时间，满足生产系统中实时物体识别的需求。