用于对象检测的最佳算法取决于具体的用例，但 YOLO (You Only Look Once) 被广泛认为是平衡速度和准确性的最佳选择。 YOLO 通过神经网络一次性处理图像，将输入分成网格并直接预测边界框和类别概率。 与需要多个阶段的旧方法（如 R-CNN）相比，这种方法速度极快。 例如，最新版本 YOLOv8 在标准 GPU 上实现了实时性能（每秒 30-60 帧），同时在 COCO 等基准测试中保持了具有竞争力的准确性。 其效率使其非常适合视频监控或自动驾驶汽车等对延迟有要求的应用。
YOLO 的架构旨在实现简单性和性能。 它使用骨干网络（如 Darknet 或 CSPNet）进行特征提取，然后使用颈部（例如，PANet）来组合多尺度特征，并使用头部进行最终预测。 开发人员可以使用 PyTorch 或 TensorFlow 等框架轻松地微调预训练模型。 例如，从事基于无人机的对象检测的开发人员可以从 YOLOv8 的预训练权重开始，然后在自定义航拍图像上重新训练模型。 然而，YOLO 在非常小的对象或密集重叠的实例方面表现不佳，而 Faster R-CNN 等速度较慢的模型可能会表现更好。 Ultralytics 的 YOLO 库等工具通过内置的数据增强功能和用于部署的导出选项简化了实现。
Faster R-CNN 或基于 Transformer 的模型 (DETR) 等替代方案更适合优先考虑准确性而不是速度的场景。 Faster R-CNN 使用区域提议来改进检测，以计算开销为代价实现更高的精度。 同时，DETR 用 transformers 替换了手工组件，提高了检测重叠对象的一致性，但需要大量的训练资源。 对于大多数开发人员来说，YOLO 取得了实际的平衡：它足够快，可以实时使用，易于集成（例如，通过 OpenCV 或 ONNX），并且可以使用 TensorRT 或 CoreML 适应边缘设备。 选择时，请考虑硬件约束、对象大小以及是否可以接受批量处理等因素。 在代表性数据上测试多个模型是关键。