Link to original video by Dr. Priyanto Hidayatullah

YOLOv11 vs YOLOv10 vs YOLOv9 vs YOLOv8 | A Deeper Detection Accuracy Comparison

Tóm tắt video "YOLOv11 vs YOLOv10 vs YOLOv9 vs YOLOv8 | So sánh độ chính xác phát hiện chi tiết"

Tóm tắt ngắn:

• Video giới thiệu về sự so sánh hiệu suất phát hiện đối tượng của các phiên bản YOLO mới nhất, từ YOLOv8 đến YOLOv11.
• Video tập trung vào việc phân tích điểm mạnh và điểm yếu của mỗi phiên bản YOLO trong các điều kiện ánh sáng khác nhau, số lượng đối tượng, và tốc độ chuyển động.
• Video cho thấy YOLOv11 có khả năng phát hiện đối tượng nhỏ tốt hơn, nhưng hiệu suất kém trong điều kiện ánh sáng yếu. YOLOv10 gặp khó khăn trong cả điều kiện ánh sáng yếu và nhiều đối tượng. YOLOv8 và YOLOv9 tỏ ra ổn định hơn so với các phiên bản khác.
• Video khuyến khích người xem lựa chọn phiên bản YOLO phù hợp nhất với nhu cầu dự án của họ.

Tóm tắt chi tiết:

Phần 1: Giới thiệu

• Video giới thiệu về phiên bản mới nhất của YOLO, YOLOv11, được phát hành vào ngày 27 tháng 9 năm 2024.
• Video nhấn mạnh các tính năng chính của YOLOv11, bao gồm khả năng trích xuất tính năng nâng cao, hiệu quả và tốc độ cao hơn, độ chính xác cao hơn với ít tham số hơn, khả năng thích ứng với các môi trường khác nhau, và hỗ trợ nhiều nhiệm vụ thị giác máy tính.

Phần 2: So sánh hiệu suất phát hiện

• Video so sánh hiệu suất phát hiện của YOLOv11, YOLOv10, YOLOv9 và YOLOv8 trong các video với các điều kiện khác nhau.
• Video ban ngày: YOLOv11 và YOLOv8 có hiệu suất tương đương, nhưng YOLOv11 thường bỏ sót một số đối tượng. YOLOv9 có hiệu suất tốt hơn so với các mô hình khác, đặc biệt là trong việc phát hiện người. YOLOv10 và YOLOv8 đôi khi nhầm lẫn xe hơi với xe tải.
• Video ánh sáng yếu: YOLOv11 và YOLOv10 thường phát hiện sai đối tượng tàu hỏa với độ tin cậy cao, mặc dù không có tàu hỏa trong video. YOLOv11 cũng thường nhầm lẫn hàng rào đường với người. YOLOv9 và YOLOv11 thường nhầm lẫn bảng hiệu với xe tải.
• Video mờ, đối tượng chuyển động nhanh: YOLOv11 có hiệu suất tốt hơn so với các mô hình khác, đặc biệt là trong việc phát hiện người. YOLOv9 thường phát hiện sai đĩa bay, mặc dù không có đĩa bay trong video.
• Video nhiều đối tượng: YOLOv11 thường bỏ sót các đối tượng nhỏ. YOLOv10 gặp khó khăn trong việc phát hiện các đối tượng trong video nhiều đối tượng.

Phần 3: Kết luận

• Video kết luận rằng YOLOv11 có khả năng phát hiện đối tượng nhỏ tốt hơn, nhưng hiệu suất kém trong điều kiện ánh sáng yếu. YOLOv10 gặp khó khăn trong cả điều kiện ánh sáng yếu và nhiều đối tượng. YOLOv8 và YOLOv9 tỏ ra ổn định hơn so với các phiên bản khác.
• Video khuyến khích người xem lựa chọn phiên bản YOLO phù hợp nhất với nhu cầu dự án của họ.

Lưu ý: Video sử dụng một số thuật ngữ chuyên ngành về thị giác máy tính, có thể khó hiểu đối với người không chuyên.