直接说结论：能，而且目前还是最优选择之一。
这个问题经常出现在组会或者开题答辩上。总有评委老师会问："YOLO都出来这么多年了，你怎么还用这个做baseline？"然后你就慌了，觉得自己是不是选了个过时的东西。别慌，这种问题八成是老师没话找话，随便问的。
先把baseline是什么搞清楚。 在论文语境里，baseline就是那个"最朴素的对比对象"。你在这个基础上加了各种改进，最后告诉审稿人"我比baseline涨了几个点"。所以baseline的核心诉求只有两个：一是公认有效，大家都认；二是开箱即用，别折腾人。
这两点YOLO全都满足。从v5到v8再到v10，YOLO系列在目标检测领域的地位基本等同于ResNet在图像分类界的地位------你可能不爱用，但你绕不开。社区足够大，预训练权重足够多，issue区足够活跃，遇到bug一搜全有解。换其他新出的模型，跑个demo都可能卡三天，到时候你分不清是自己的问题还是模型的问题。
学术界和工业界的逻辑不一样。 学术界喜欢追新，CVPR上那些用DETR或者RT-DETR做baseline的文章不少，逼格确实高。但仔细想想，审稿人看到一个不知名的新模型做baseline，第一反应是"这个模型我没见过，它的合理性能是多少我不确定，那你改进之后的提升有没有说服力？"反而YOLO人人都知道跑多少mAP，你涨了多少点，大家一目了然。所以不少顶刊论文返修的时候，编辑要求补YOLO对比实验，别问我是怎么知道的。
那不同版本怎么选？ 建议如下：
v8n/s/m：大多数场景首选。训练快、权重小、文档全，baseline选这个不犯错。
v5：如果你做的方向有人用了v5做了大量对比，那你继续用v5，方便跟前人结果直接对标。
v10：刚出来不久，社区反馈还在积累，可以尝鲜但不建议作为论文baseline------万一有隐藏bug，查都不好查。
v9：直接跳过，生态不够好。
一句话就是：用社区最稳定的版本，别追新，别守旧。
什么时候该换baseline？ 两种场景。
一是你的任务不是检测，是分割或者姿态估计。那YOLO的分支版本（YOLACT、YOLO-Pose）效果确实不如专用模型，这时候换Mask R-CNN或者RTMPose更合理。
二是你的场景极其小众 ，比如医疗影像的小目标检测。YOLO在自然图像上训出来的预训练权重迁移过去增益有限，可能不如直接用Swin Transformer加预训练做baseline。但这种场景大多数本科生碰不到，遇到了导师会提醒你，不用自己瞎琢磨。
还有一个很常见的问题：用YOLO做baseline会不会显得没创新？ 你放心，审稿人看的是你相对于baseline的改进有没有insight，而不是baseline本身有多新。一个老模型上加了一点点改动但讲出了好故事，比在一个新模型上做了大堆改动但讲不出道理，更容易中稿。何况YOLO迭代到v8，内部结构早就不"老"了，C2f模块和DFL损失放到现在也是先进设计。
说到底，baseline就是一块垫脚石，能让你改进的部分站得更高、看得更远。 你要是担心YOLO不够新，可以在论文里写"我们选取了当前工业界应用最广泛的YOLOv8作为基线，以保证实验的实用性和可复现性"------既解释了为啥用，还顺便拔高了意义，一举两得。