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D-FINE 和 YOLO 系列都是优秀的实时目标检测模型，但 D-FINE 在多个方面表现更为出色，以下是具体对比：

性能方面

检测精度：D-FINE 在 COCO 数据集上，D-FINE-L 和 D-FINE-X 分别取得了 54.0% 和 55.8% 的 AP，而 YOLOv10-L 和 YOLOv10-X 的 AP 分别为 53.2% 和 54.4%，D-FINE 的检测精度更高。

推理速度：D-FINE-L 的推理延迟为 8.07 ms，D-FINE-X 为 12.89 ms，对应的 FPS 分别为 124 和 78，YOLOv10 的速度稍逊一筹。

预训练效果：在 Objects365 数据集上预训练后，D-FINE-L 和 D-FINE-X 的 AP 分别提升至 57.1% 和 59.3%，相比 YOLOv10-L 和 YOLOv10-X 分别提高了 3.1% 和 4.4%，且 D-FINE 只需 21 个 epoch 就能实现显著的性能提升，而 YOLOv10 需要 300 个 epoch。

模型效率方面

参数量和计算量：D-FINE-L 的参数量为 31M，计算量为 91 GFLOPs；D-FINE-X 的参数量为 62M，计算量为 202 GFLOPs，相比之下，YOLOv10 的对应指标更高，如 YOLOv10-X 的计算量为 120 GFLOPs，D-FINE 在参数量和计算量上更具优势，能在更少的资源消耗下实现更好的性能。

轻量化设计：D-FINE 的轻量化版本 D-FINE-S 和 D-FINE-M 在 T4 GPU 上分别以 3.49 ms 和 5.62 ms 的时延下取得了 48.5% 和 52.3% 的 AP，超过 YOLOv10 和 YOLO11 的轻量化版本，且预训练后性能提升更为明显。

创新性方面

边界框回归任务的重新定义：D-FINE 通过细粒度分布优化（FDR）和全局最优定位自蒸馏（GO-LSD）两大方法，将边界框回归任务转化为细粒度的分布优化任务，显著简化了优化难度，更精确地建模每条边界的不确定性，这是其独特的创新之处，而 YOLO 系列则主要基于传统的坐标预测方式。

定位知识的融合与共享：D-FINE 将定位知识融入到模型输出，并通过高效的自蒸馏策略在各层共享这些知识，从而在不增加额外训练成本的前提下，进一步提升了性能，这种知识融合与共享的方式也是 YOLO 系列所不具备的。

实际应用方面

复杂场景适应性：在实际应用中，D-FINE 在面对复杂街景视频等场景时，即使存在逆光、虚化模糊和密集遮挡等不利因素，依然能成功检测出几乎所有目标，包括一些难以察觉的小目标，其置信度以及模糊边缘的定位准确度明显高于 YOLO 系列。

可扩展性：D-FINE 的架构和方法为后续的改进和扩展提供了良好的基础，其细粒度分布优化和全局最优定位自蒸馏等思想可以应用于其他检测模型的改进，而 YOLO 系列虽然也在不断更新和优化，但其核心架构和方法的可扩展性相对有限。