مقارنات النماذج: اختر أفضل نموذج للكشف عن الأجسام لمشروعك

يعد اختيار نموذج الكشف عن الكائنات المناسب أمرًا بالغ الأهمية لنجاح مشروع رؤية الكمبيوتر الخاص بك. مرحبًا بك في Ultralytics Model Comparison Hub! تركز هذه الصفحة على المقارنات الفنية التفصيلية بين أحدث نماذج الكشف عن الكائنات، مع التركيز على أحدث إصدارات Ultralytics YOLO جنبًا إلى جنب مع البنى الرائدة الأخرى مثل RTDETR و EfficientDet والمزيد.

هدفنا هو تزويدك بالرؤى اللازمة لتحديد النموذج الأمثل بناءً على متطلباتك الخاصة، سواء كنت تعطي الأولوية لأقصى قدر من الدقة أو سرعة الاستدلال في الوقت الفعلي أو الكفاءة الحسابية أو التوازن بينها. نهدف إلى توفير الوضوح بشأن كيفية أداء كل نموذج وأين تكمن نقاط قوته، مما يساعدك على التنقل في المشهد المعقد لاكتشاف الكائنات.

احصل على نظرة عامة سريعة على أداء النموذج من خلال مخطط المقارنة التفاعلي الخاص بنا:

يصور هذا الرسم البياني مقاييس الأداء الرئيسية مثل mAP (متوسط الدقة المتوسطة) مقابل زمن الوصول للاستدلال، مما يساعدك على تقييم المفاضلات بين النماذج المختلفة التي غالبًا ما يتم قياسها على مجموعات البيانات القياسية مثل COCO. يعد فهم هذه المفاضلات أمرًا أساسيًا لاختيار نموذج لا يفي بمعايير الأداء فحسب، بل يتماشى أيضًا مع قيود النشر.

تعمق أكثر في صفحات المقارنة المحددة الخاصة بنا. يغطي كل تحليل:

• الاختلافات المعمارية: فهم مبادئ التصميم الأساسية، مثل العمود الفقري ورؤوس الكشف والابتكارات. يتضمن ذلك فحص كيفية تعامل النماذج المختلفة مع استخراج الميزات والتنبؤ.
• معايير الأداء: قارن المقاييس مثل الدقة (mAP) والسرعة (FPS، زمن الوصول) وعدد المعلمات باستخدام أدوات مثل وضع Ultralytics Benchmark. توفر هذه المعايير بيانات كمية لدعم عملية اتخاذ القرار الخاصة بك.
• نقاط القوة والضعف: حدد أين يتفوق كل نموذج وقيوده بناءً على رؤى التقييم. يساعد هذا التقييم النوعي في فهم الآثار العملية لاختيار نموذج على آخر.
• حالات الاستخدام المثالية: حدد السيناريوهات التي يكون فيها كل نموذج هو الأنسب، بدءًا من أجهزة Edge AI وحتى المنصات السحابية. استكشف حلول Ultralytics المتنوعة للإلهام. إن مواءمة قدرات النموذج مع المتطلبات المحددة لمشروعك تضمن تحقيق أفضل النتائج.

يساعدك هذا التحليل التفصيلي على تقييم الإيجابيات والسلبيات للعثور على النموذج الذي يطابق تمامًا احتياجات مشروعك، سواء كان ذلك للنشر على الأجهزة الطرفية أو النشر السحابي أو البحث باستخدام أطر عمل مثل PyTorch. يمكن أن يؤثر اختيار النموذج بشكل كبير على كفاءة وفعالية تطبيق الرؤية الحاسوبية الخاص بك.

شاهد: مقارنة نماذج YOLO: Ultralytics YOLO11 مقابل YOLOv10 مقابل YOLOv9 مقابل Ultralytics YOLOv8 🎉

انتقل مباشرةً إلى المقارنة التي تحتاجها باستخدام القوائم أدناه. لقد قمنا بتنظيمها حسب النموذج لسهولة الوصول:

YOLO11 مقابل

يعتمد YOLO11، وهو أحدث إصدار من Ultralytics، على نجاح الإصدارات السابقة من خلال دمج أحدث الأبحاث وتعليقات المجتمع. ويتميز بتحسينات مثل بنية العمود الفقري والعنق المحسنة لاستخراج أفضل للميزات، وكفاءة محسنة لمعالجة أسرع، ودقة أكبر مع عدد أقل من المعلمات. يدعم YOLO11 مجموعة واسعة من مهام رؤية الكمبيوتر بما في ذلك الكشف عن الكائنات، وتجزئة المثيلات، وتصنيف الصور، وتقدير الوضع، والكشف عن الكائنات الموجهة، مما يجعله قابلاً للتكيف بدرجة كبيرة عبر البيئات المختلفة.

• YOLO11 مقابل YOLOv10
• YOLO11 مقارنة بـ YOLOv9
• YOLO11 مقارنة بـ YOLOv8
• YOLO11 مقارنة بـ YOLOv7
• YOLO11 مقابل YOLOv6-3.0
• YOLO11 مقابل YOLOv5
• YOLO11 مقابل PP-YOLOE+
• YOLO11 مقابل DAMO-YOLO
• YOLO11 مقارنة بـ YOLOX
• YOLO11 مقابل RT-DETR
• YOLO11 مقابل EfficientDet

YOLOv10 مقابل

يقدم YOLOv10، الذي تم تطويره بواسطة باحثين في جامعة Tsinghua باستخدام حزمة Ultralytics python، نهجًا مبتكرًا لاكتشاف الكائنات في الوقت الفعلي عن طريق إزالة التثبيط غير الأقصى (NMS) وتحسين بنية النموذج. ينتج عن هذا أداء حديث مع تقليل النفقات الحسابية وتحسين المفاضلات بين الدقة ووقت الاستجابة. تتضمن الميزات الرئيسية التدريب الخالي من NMS لتقليل زمن الوصول، واستخراج الميزات المحسّن باستخدام الالتواءات ذات النواة الكبيرة، ومتغيرات النموذج متعددة الاستخدامات لتلبية احتياجات التطبيقات المختلفة.

• YOLOv10 مقابل YOLO11
• YOLOv10 مقارنة بـ YOLOv9
• YOLOv10 مقارنة بـ YOLOv8
• YOLOv10 مقارنة بـ YOLOv7
• YOLOv10 مقارنة بـ YOLOv6-3.0
• YOLOv10 مقارنة بـ YOLOv5
• YOLOv10 مقابل PP-YOLOE+
• YOLOv10 مقابل DAMO-YOLO
• YOLOv10 مقارنة بـ YOLOX
• YOLOv10 مقابل RT-DETR
• YOLOv10 مقابل EfficientDet

YOLOv9 مقابل

يقدم YOLOv9 معلومات التدرج القابلة للبرمجة (PGI) وشبكة تجميع الطبقات الفعالة المعممة (GELAN) لمعالجة فقدان المعلومات في الشبكات العصبية العميقة. تم تطوير YOLOv9 بواسطة فريق مفتوح المصدر منفصل يستفيد من قاعدة أكواد YOLOv5 الخاصة بـ Ultralytics، ويظهر تحسينات كبيرة في الكفاءة والدقة والقدرة على التكيف، خاصة بالنسبة للنماذج خفيفة الوزن. تساعد PGI في الحفاظ على البيانات الأساسية عبر الطبقات، بينما تعمل GELAN على تحسين استخدام المعلمات والكفاءة الحسابية.

• YOLOv9 ضد YOLO11
• YOLOv9 ضد YOLOv10
• YOLOv9 ضد YOLOv8
• YOLOv9 ضد YOLOv7
• YOLOv9 ضد YOLOv6-3.0
• YOLOv9 ضد YOLOv5
• YOLOv9 ضد PP-YOLOE+
• YOLOv9 مقابل DAMO-YOLO
• YOLOv9 ضد YOLOX
• YOLOv9 ضد RT-DETR
• YOLOv9 ضد EfficientDet

YOLOv8 مقابل

يعتمد Ultralytics YOLOv8 على نجاحات إصدارات YOLO السابقة، ويقدم أداءً ومرونة وكفاءة محسّنة. ويتميز بهيكل خلفي ورقبة متقدمين، ورأس Ultralytics مقسم وخالي من المرساة لتحسين الدقة، وموازنة مُحسَّنة بين الدقة والسرعة مناسبة لمهام الكشف عن الأجسام المتنوعة في الوقت الفعلي. يدعم YOLOv8 مجموعة متنوعة من مهام رؤية الكمبيوتر، بما في ذلك الكشف عن الأجسام وتجزئة المثيلات واكتشاف الوضع/النقاط الرئيسية والكشف عن الأجسام الموجهة والتصنيف.

• YOLOv8 مقابل YOLO11
• YOLOv8 مقابل YOLOv10
• YOLOv8 مقابل YOLOv9
• YOLOv8 مقابل YOLOv7
• YOLOv8 مقابل YOLOv6-3.0
• YOLOv8 مقابل YOLOv5
• YOLOv8 مقابل PP-YOLOE+
• YOLOv8 مقابل DAMO-YOLO
• YOLOv8 مقابل YOLOX
• YOLOv8 مقابل RT-DETR
• YOLOv8 مقابل EfficientDet

YOLOv7 مقابل

يُعرف YOLOv7 بسرعته ودقته العالية، متفوقًا على العديد من كاشفات الكائنات في وقت إصداره. قدم ميزات مثل إعادة معلمات النموذج، وتعيين الملصقات الديناميكية، وطرق القياس الممتدة والمركبة للاستفادة الفعالة من المعلمات والحساب. يركز YOLOv7 على تحسين عملية التدريب، ودمج "حقيبة التدريب المجانية القابلة للتدريب" لتحسين الدقة دون زيادة تكاليف الاستدلال.

• YOLOv7 ضد YOLO11
• YOLOv7 ضد YOLOv10
• YOLOv7 ضد YOLOv9
• YOLOv7 ضد YOLOv8
• YOLOv7 ضد YOLOv6-3.0
• YOLOv7 ضد YOLOv5
• YOLOv7 ضد PP-YOLOE+
• YOLOv7 ضد DAMO-YOLO
• YOLOv7 ضد YOLOX
• YOLOv7 ضد RT-DETR
• YOLOv7 ضد EfficientDet

YOLOv6 مقابل

Meituan's YOLOv6 هو كاشف للكائنات مصمم للتطبيقات الصناعية، ويوفر توازنًا بين السرعة والدقة. يتميز بتحسينات مثل وحدة Bi-directional Concatenation (BiC)، واستراتيجية التدريب بمساعدة المرساة (AAT)، وتصميم محسّن للعمود الفقري والعنق. يزيد YOLOv6-3.0 من تحسين ذلك من خلال عمود فقري فعال لإعادة المعلمات وكتل هجينة لتمثيل قوي للميزات.

• YOLOv6-3.0 ضد YOLO11
• YOLOv6-3.0 ضد YOLOv10
• YOLOv6-3.0 مقابل YOLOv9
• YOLOv6-3.0 ضد YOLOv8
• YOLOv6-3.0 ضد YOLOv7
• YOLOv6-3.0 ضد YOLOv5
• YOLOv6-3.0 ضد PP-YOLOE+
• YOLOv6-3.0 ضد DAMO-YOLO
• YOLOv6-3.0 مقابل YOLOX
• YOLOv6-3.0 ضد RT-DETR
• YOLOv6-3.0 ضد EfficientDet

YOLOv5 مقابل

يُعرف Ultralytics YOLOv5 بسهولة استخدامه وسرعته ودقته، وهو مبني على إطار عمل PyTorch. يدمج متغير YOLOv5u رأسًا مقسمًا خاليًا من المرساة وخاليًا من الموضوعية (من YOLOv8) لتحسين المفاضلة بين الدقة والسرعة. يدعم YOLOv5 العديد من حيل التدريب وتنسيقات التصدير المتعددة وهو مناسب لمجموعة واسعة من مهام الكشف عن الأجسام وتجزئة المثيلات وتصنيف الصور.

• YOLOv5 ضد YOLO11
• YOLOv5 ضد YOLOv10
• YOLOv5 مقارنة بـ YOLOv9
• YOLOv5 مقارنة بـ YOLOv8
• YOLOv5 مقارنة بـ YOLOv7
• YOLOv5 مقارنة بـ YOLOv6-3.0
• YOLOv5 ضد PP-YOLOE+
• YOLOv5 ضد DAMO-YOLO
• YOLOv5 مقارنة بـ YOLOX
• YOLOv5 ضد RT-DETR
• YOLOv5 ضد EfficientDet

PP-YOLOE+ مقابل

PP-YOLOE+، الذي تم تطويره بواسطة Baidu، هو كاشف للأجسام المحسن بدون نقاط ارتكاز والذي يركز على الكفاءة وسهولة الاستخدام. ويتميز بعمود فقري قائم على ResNet، وشبكة تجميع المسار (PAN)، ورأس منفصل. يشتمل PP-YOLOE+ على خسارة تعلم محاذاة المهام (TAL) لتحسين التوافق بين نتائج التصنيف ودقة تحديد الموقع، بهدف تحقيق توازن قوي بين mAP وسرعة الاستدلال.

• PP-YOLOE+ ضد YOLO11
• PP-YOLOE+ ضد YOLOv10
• PP-YOLOE+ مقابل YOLOv9
• PP-YOLOE+ مقابل YOLOv8
• PP-YOLOE+ مقابل YOLOv7
• PP-YOLOE+ ضد YOLOv6-3.0
• PP-YOLOE+ ضد YOLOv5
• PP-YOLOE+ ضد DAMO-YOLO
• PP-YOLOE+ مقابل YOLOX
• PP-YOLOE+ ضد RT-DETR
• PP-YOLOE+ ضد EfficientDet

DAMO-YOLO ضد

DAMO-YOLO، من مجموعة علي بابا، هو نموذج عالي الأداء للكشف عن الأجسام يركز على الدقة والكفاءة. يستخدم بنية خالية من المرساة، وقواعد NAS (MAE-NAS) للبحث عن البنية العصبية، وشبكة Reparameterized Gradient Feature Pyramid Network (RepGFPN) فعالة، و ZeroHead خفيف الوزن، و Aligned Optimal Transport Assignment (AlignedOTA) لتعيين التسميات. يهدف DAMO-YOLO إلى توفير توازن قوي بين mAP وسرعة الاستدلال، خاصة مع تسريع TensorRT.

• DAMO-YOLO ضد YOLO11
• DAMO-YOLO ضد YOLOv10
• DAMO-YOLO ضد YOLOv9
• DAMO-YOLO ضد YOLOv8
• DAMO-YOLO ضد YOLOv7
• DAMO-YOLO ضد YOLOv6-3.0
• DAMO-YOLO ضد YOLOv5
• DAMO-YOLO ضد PP-YOLOE+
• DAMO-YOLO مقابل YOLOX
• DAMO-YOLO ضد RT-DETR
• DAMO-YOLO ضد EfficientDet

YOLO مقابل

YOLOX، الذي تم تطويره بواسطة Megvii، هو تطور خالٍ من المرساة لسلسلة YOLO يهدف إلى تصميم مبسط وأداء مُحسَّن. تتضمن الميزات الرئيسية نهجًا خاليًا من المرساة، ورأسًا منفصلًا لمهام التصنيف والانحدار المنفصلة، وتعيين تسميات SimOTA. يشتمل YOLOX أيضًا على استراتيجيات قوية لزيادة البيانات مثل Mosaic و MixUp. إنه يوفر توازنًا جيدًا بين الدقة والسرعة مع توفر أحجام نماذج مختلفة.

• YOLOX ضد YOLO11
• YOLOX ضد YOLOv10
• YOLOX ضد YOLOv9
• YOLOX ضد YOLOv8
• YOLOX ضد YOLOv7
• YOLOX ضد YOLOv6-3.0
• YOLOX ضد YOLOv5
• YOLO مقابل PP-YOLOE+
• YOLO مقابل DAMO-YOLO
• YOLO مقابل RT-DETR
• YOLO مقابل EfficientDet

RT-DETR مقابل

RT-DETR (Real-Time Detection Transformer) من Baidu، هو كاشف للأجسام شامل يستخدم بنية معتمدة على المحولات لتحقيق دقة عالية مع أداء في الوقت الفعلي. يتميز بترميز هجين فعال يفصل التفاعل داخل النطاق ودمج النطاقات المتعددة لميزات متعددة المقاييس، واختيار الاستعلام المدرك لـ IoU لتحسين تهيئة استعلام الجسم. يوفر RT-DETR تعديلًا مرنًا لسرعة الاستدلال باستخدام طبقات فك ترميز مختلفة دون إعادة التدريب.

• RT-DETR ضد YOLO11
• RT-DETR ضد YOLOv10
• RT-DETR ضد YOLOv9
• RT-DETR ضد YOLOv8
• RT-DETR ضد YOLOv7
• RT-DETR ضد YOLOv6-3.0
• RT-DETR ضد YOLOv5
• RT-DETR ضد PP-YOLOE+
• RT-DETR ضد DAMO-YOLO
• RT-DETR ضد YOLOX
• RT-DETR ضد EfficientDet

EfficientDet مقابل

EfficientDet، من Google Brain، هي عائلة من نماذج الكشف عن الكائنات المصممة لتحقيق الكفاءة المثلى، وتحقيق دقة عالية مع عدد أقل من المعلمات وتكلفة حسابية أقل. تشمل الابتكارات الأساسية استخدام EfficientNet كخلفية، وشبكة هرم ميزات ثنائية الاتجاه مرجحة (BiFPN) لدمج الميزات متعددة المقاييس بسرعة، وطريقة توسيع نطاق مركبة تعمل على توسيع نطاق الدقة والعمق والعرض بشكل موحد. توفر نماذج EfficientDet (D0-D7) مجموعة من المقايضات بين الدقة والكفاءة.

• EfficientDet مقابل YOLO11
• EfficientDet مقابل YOLOv10
• EfficientDet مقابل YOLOv9
• EfficientDet مقابل YOLOv8
• EfficientDet مقابل YOLOv7
• EfficientDet مقابل YOLOv6-3.0
• EfficientDet مقابل YOLOv5
• EfficientDet مقابل PP-YOLOE+
• EfficientDet مقابل DAMO-YOLO
• EfficientDet مقابل YOLOX
• EfficientDet مقابل RT-DETR

يتم تحديث هذا الفهرس باستمرار مع إصدار نماذج جديدة وإتاحة المقارنات. نحن نشجعك على استكشاف هذه الموارد للحصول على فهم أعمق لقدرات كل نموذج والعثور على النموذج المثالي لمشروع الرؤية الحاسوبية التالي الخاص بك. يعد اختيار النموذج المناسب خطوة حاسمة نحو بناء حلول ذكاء اصطناعي قوية وفعالة. ندعوك أيضًا إلى التفاعل مع مجتمع Ultralytics لمزيد من المناقشات والدعم والرؤى حول عالم الكشف عن الكائنات المتطور. مقارنة سعيدة!

📅 تم إنشاؤه منذ سنة واحدة ✏️ تم التحديث منذ شهر واحد

تعليقات