基于 YOLO 检测，YOLOv8、v9、v11及混合模型深度剖析 ！

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以下 文 章来源于微信公众号：集指书童 作者：小书童 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Jh6yRyBjzKtlFHU4Hwc7IA 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系 后 台作删文处理 导读 本文探讨了头盔检测在交通安全中的应用，比较了YOLOv8、YOLOnu和YOLOv11模型的性能，并提出了一种改进的混合YOLO模型（h-YOLO）。通过多项标准检测指标，结果表明h-YOLO在头盔检测中优于传统YOLO模型，同时具有更好的实时检测能力。 头盔检测对于提升公共道路交通中的安全保护水平至关重要。这个问题陈述可以转化为一个目标检测任务。 因此，本文在头盔检测的背景下，比较了近期的一些YOLO模型，从可靠性和计算负载的角度进行了分析。 具体来说，使用了YOLOv8、YOLOnu和最新发布的YOLOvll。此外，本文还提出了一种改进的架构流程，该流程显著提升了整体性能。 这种混合YOLO模型（h-YOLO） ………………………………