默认推荐
COCO
80 类
80 类
YOLO11n
速度最快，认得人、车、动物等 80 类常见物体，日常图片首选。
速度 快
精度 良好
算力 低
在线目标检测系统
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按“推荐场景”挑最合适的：速度越快出图越快，精度越高结果越准，算力越低越省资源。
速度最快，认得人、车、动物等 80 类常见物体，日常图片首选。
同样 80 类，比 YOLO11n 更准，代价是每张图多花一点时间。
在 COCO 数据集上自主训练的 YOLOv8n，同样可识别 80 类常见物体，可与官方模型对比效果。
MMDetection 的轻量 80 类基线，出图快，常见目标表现稳定。
同样 80 类，比 RTMDet Tiny 更准，适合对结果质量要求更高时用。
经典 YOLOX 的轻量版，80 类常见物体，可与 RTMDet 横向对比效果。
YOLOX 更高一档，80 类精度更好，适合和 Tiny 版做精度对比。
Transformer 架构的 80 类检测器，速度慢一些，适合体验不同算法。
认得 1203 类，能识别很多冷门物体；追求人、车稳定检测则用 COCO 模型。
1203 类里最强的一档，识别更准，但很吃算力，出结果偏慢。
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