| PRB-FPN-MSP |
- FPS (V100, b=1)
- 94
- box AP
- 53.3
|
Parallel Residual Bi-Fusion Feature Pyramid Network for Accurate Single-Shot Object Detection 2020-12-03 |
코드 1 |
| YOLOv7-X |
- FPS (V100, b=1)
- 114
- box AP
- 53.1
|
YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors 2022-07-06 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 |
| RT-DETR-L |
- FPS (V100, b=1)
- 114 (T4)
- box AP
- 53.0
|
DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection 2023-04-17 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 |
| YOLOR-P6D |
- FPS (V100, b=1)
- 49
- box AP
- 53
|
You Only Learn One Representation: Unified Network for Multiple Tasks 2021-05-10 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 |
| YOLOv9-C |
- box AP
- 53.0
|
YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information 2024-02-21 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 |
| PP-YOLOE+_L |
- FPS (V100, b=1)
- 78
- box AP
- 52.9
|
PP-YOLOE: An evolved version of YOLO 2022-03-30 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 |
| YOLOv6-L |
- FPS (V100, b=1)
- 98
- box AP
- 52.8
|
YOLOv6 v3.0: A Full-Scale Reloading 2023-01-13 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 |
| RTMDet |
- box AP
- 52.8
|
RTMDet: An Empirical Study of Designing Real-Time Object Detectors 2022-12-14 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 |
| DEIM-D-FINE-M |
- FPS (V100, b=1)
- 178 (T4)
- box AP
- 52.7
|
DEIM: DETR with Improved Matching for Fast Convergence 2024-12-05 |
코드 1 |
| YOLOv10-B |
- box AP
- 52.7
|
YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection 2024-05-23 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| YOLOR-P6 |
- FPS (V100, b=1)
- 49
- box AP
- 52.6
|
You Only Learn One Representation: Unified Network for Multiple Tasks 2021-05-10 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 |
| YOLOv12m |
- FPS (V100, b=1)
- 206 (T4)
- box AP
- 52.5
|
YOLOv12: A Breakdown of the Key Architectural Features 2025-02-20 |
연결 없음 |
| PRB-FPN-ELAN |
- FPS (V100, b=1)
- 70
- box AP
- 52.5
|
Parallel Residual Bi-Fusion Feature Pyramid Network for Accurate Single-Shot Object Detection 2020-12-03 |
코드 1 |
| GELAN-C |
- box AP
- 52.5
|
YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information 2024-02-21 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 |
| D-FINE-M |
- FPS (V100, b=1)
- 178 (T4)
- box AP
- 52.3
|
D-FINE: Redefine Regression Task in DETRs as Fine-grained Distribution Refinement 2024-10-17 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 |
| PRB-FPN-CSP |
- FPS (V100, b=1)
- 113
- box AP
- 51.8
|
Parallel Residual Bi-Fusion Feature Pyramid Network for Accurate Single-Shot Object Detection 2020-12-03 |
코드 1 |
| YOLOv11m |
- FPS (V100, b=1)
- 212 (T4)
- box AP
- 51.5
|
YOLOv11: An Overview of the Key Architectural Enhancements 2024-10-23 |
코드 1 |
| YOLOv9-M |
- box AP
- 51.4
|
YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information 2024-02-21 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 |
| YOLOv10-M |
- box AP
- 51.3
|
YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection 2024-05-23 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| MAFYOLOm |
- box AP
- 51.2
|
Multi-Branch Auxiliary Fusion YOLO with Re-parameterization Heterogeneous Convolutional for accurate object detection 2024-07-05 |
코드 1 |
| GELAN-M |
- box AP
- 51.1
|
YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information 2024-02-21 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 |
| YOLOv3 |
- FPS (V100, b=1)
- 123
- box AP
- 51.0
|
PP-YOLOE: An evolved version of YOLO 2022-03-30 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 |
| DAMO-YOLO-L |
- FPS (V100, b=1)
- 126
- box AP
- 50.8
|
DAMO-YOLO : A Report on Real-Time Object Detection Design 2022-11-23 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| D-FINE-S+ |
- FPS (V100, b=1)
- 287 (T4)
- box AP
- 50.7
|
D-FINE: Redefine Regression Task in DETRs as Fine-grained Distribution Refinement 2024-10-17 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 |
| YOLOv5-X |
- FPS (V100, b=1)
- 62.5
- box AP
- 50.4
|
YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021 2021-07-18 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 · 코드 31 · 코드 32 · 코드 33 · 코드 34 · 코드 35 · 코드 36 · 코드 37 · 코드 38 · 코드 39 · 코드 40 · 코드 41 · 코드 42 |
| YOLOv6-S6(1280) |
- FPS (V100, b=1)
- 98
- box AP
- 50.3
|
YOLOv6 v3.0: A Full-Scale Reloading 2023-01-13 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 |
| YOLOv6-M |
- FPS (V100, b=1)
- 175
- box AP
- 50.0
|
YOLOv6 v3.0: A Full-Scale Reloading 2023-01-13 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 |
| PP-YOLOE+_M |
- box AP
- 49.8
|
PP-YOLOE: An evolved version of YOLO 2022-03-30 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 |
| DAMO-YOLO-M |
- FPS (V100, b=1)
- 233
- box AP
- 49.2
|
DAMO-YOLO : A Report on Real-Time Object Detection Design 2022-11-23 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| DEIM-D-FINE-S |
- FPS (V100, b=1)
- 287 (T4)
- box AP
- 49.0
|
DEIM: DETR with Improved Matching for Fast Convergence 2024-12-05 |
코드 1 |