摘要

本文对YOLOv12进行了架构分析，该模型是单阶段、实时目标检测领域的一项重要进展，既继承了前代模型的优势，又引入了多项关键改进。YOLOv12采用优化的主干网络（R-ELAN）、7×7可分离卷积以及基于FlashAttention的区域注意力机制，显著提升了特征提取能力、计算效率与检测鲁棒性。与前代模型类似，YOLOv12提供多种模型变体，可灵活适配对延迟敏感或高精度要求的应用场景。实验结果表明，该模型在平均精度均值（mAP）和推理速度方面均实现稳定提升，使其成为自动驾驶系统、安防监控及实时数据分析等领域的有力候选方案。通过在计算效率与性能之间实现最佳平衡，YOLOv12为实时计算机视觉树立了新标杆，支持在从边缘设备到高性能计算集群的多样化硬件平台上的高效部署。