Журнал Материалы МСНК "Студенческий научный форум 2026"

Общество с ограниченной ответственностью "Издательский Дом "Академия Естествознания"

ART-972

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ YOLOV8–YOLO11 В ЗАДАЧАХ ОБНАРУЖЕНИЯ ОБЪЕКТОВ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ

Корж

Алексей Александрович

alex.korhz13@mail.ru

Олейник

Наталья Петровна

nata.oleynik.2014@mail.ru

Мелитопольский Государственный Университет

28 01 2026

19 56 58

This is an open-access article distributed under the terms of the CC BY 4.0 license.

https://publish2020.scienceforum.ru/ru/article/view?id=972

1. You only look once: Unified, real-time object detection. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). Р. 779-788. URL: https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Redmon_You_Only_Look_CVPR_2016_paper.pdf (date accessed: 18.12.2025).

2. YOLOv7: Trainable state-of-the-art object detector. arXiv preprint arXiv:2207.02696. URL: https://arxiv.org/abs/2207.02696 (date accessed: 18.12.2025).

3. YOLOv8: A state-of-the-art real-time object detector. Ultralytics GitHub Repository. URL: https://github.com/ultralytics/ultralytics (date accessed: 15.12.2025).

4. YOLOv9: Learning what you want to learn using programmable gradient information. arXiv preprint arXiv:2402.13616. URL: https://arxiv.org/abs/2402.13616 (date accessed: 20.12.2025).

5. YOLOv10: Real-time end-to-end object detection. arXiv preprint arXiv:2405.14458. URL: https://arxiv.org/abs/2405.14458 (date accessed: 18.12.2025).

6. YOLO11: Advanced Real-time Object Detection. Ultralytics Documentation. URL: https://docs.ultralytics.com/ (date accessed: 16.12.2025).