在真實場景裏，目標檢測模型經常被一些「刁鑽情況」整得措手不及：監控里人羣密密麻麻，模型只敢報「一坨」；
無人車想識別遠處的交通燈，結果紅綠燈被當成「發光點」；體育轉播裏球速太快，目標框剛跟上，球已經飛到下一幀；甚至在電商倉庫裏，一堆外觀相似的包裹排成一排 —— 模型直接「懵圈」，不知道誰是誰。

想要又快又準，其實比想象中難得多。YOLOv13 的出現，就是為了應對這些真實世界的「刁鑽題」。它由清華大學、太原理工大學與西安交通大學團隊於 2025 年 6 月發佈，它在延續 YOLO 家族高效架構的基礎上，引入超圖增強表示、高階語義感知、輕量化結構重構等關鍵技術，使模型在感知上下文關係、捕捉細粒度特徵與處理複雜背景方面顯著增強，實現了從圖像到目標結構的更穩定、更精確的檢測推理。

在 MS COCO、Pascal VOC 等主流數據集上的廣泛評估顯示，YOLOv13 在精度、速度與泛化能力上均超越上一代方法，在複雜場景中對遮擋目標與細粒度結構的識別更加穩健。其結構設計兼顧算力友好與部署可行性，可在邊緣設備與雲端環境中一致運行，對實時檢測應用具有強可落地性。

換句話説，YOLOv13 並不是 YOLO 的一次常規升級，而是一套真正面向現實世界的「實時視覺解決方案」——讓模型不僅跑得快，還能看得清、分得明、用得穩。

教程鏈接：https://go.openbayes.com/gXXz5
使用雲平台: OpenBayes
http://openbayes.com/console/signup?r=sony_0m6v

首先點擊「公共教程」，找到「一鍵部署 Yolov13」，單擊打開。

頁面跳轉後，點擊右上角「克隆」，將該教程克隆至自己的容器中。

在當前頁面中看到的算力資源均可以在平台一鍵選擇使用。平台會默認選配好原教程所使用的算力資源、鏡像版本，不需要再進行手動選擇。點擊「繼續執行」，等待分配資源。

數據和代碼都已經同步完成了。容器狀態顯示為「運行中」後，點擊「API 地址」，即可進入模型界面。

使用步驟如下：
圖像：

視頻：

參數説明：

• Model：yolov13n.pt（nano）、yolov13s.pt （small）、yolov13l.pt（large）、yolov13x.pt（extra large）。模型越大，精度（mAP）越高，但參數量、計算量（FLOPs）和推理時間也越長。
• Confidence Threshold：置信度閾值。
• IoU Threshold：交併比閾值，用於 NMS。
• Max detections per image：每張圖片最大檢測框數量。

以下是項目示例展示：
圖像：

視頻：