DAMO-YOLO مقابل YOLOv10: مقارنة فنية
يُعد اختيار نموذج الكشف عن الأجسام المناسب قرارًا بالغ الأهمية يوازن بين الدقة والسرعة وتعقيد النشر. تقدم هذه المقارنة تحليلًا فنيًا مفصلًا لـ DAMO-YOLO، وهو نموذج مبتكر من مجموعة Alibaba، و YOLOv10، وهو أحدث تطور في سلسلة YOLO، والمدمج بالكامل في نظام Ultralytics البيئي. سوف نستكشف بنيتهما ومقاييس الأداء وحالات الاستخدام المثالية لمساعدتك في اختيار أفضل نموذج لمشروعك.
DAMO-YOLO
DAMO-YOLO هو نموذج عالي الأداء للكشف عن الأجسام تم تطويره بواسطة مجموعة علي بابا. يقدم العديد من التقنيات المبتكرة لتحقيق توازن قوي بين السرعة والدقة. يستفيد النموذج من Neural Architecture Search (NAS) لتحسين مكوناته، مما يؤدي إلى بنية فعالة وقوية.
- المؤلفون: شيانزه شو، يي تشي جيانغ، وي هوا تشن، ييلون هوانغ، يوان تشانغ، وشيو يو صن
- المنظمة: مجموعة علي بابا
- التاريخ: 2022-11-23
- Arxiv: https://arxiv.org/abs/2211.15444
- GitHub: https://github.com/tinyvision/DAMO-YOLO
- المستندات: https://github.com/tinyvision/DAMO-YOLO/blob/master/README.md
البنية والميزات الرئيسية
تتميز بنية DAMO-YOLO بالعديد من الابتكارات الرئيسية المصممة لتوسيع حدود الكشف عن الأجسام:
- العمود الفقري للبحث في الهندسة العصبية (NAS): يستخدم DAMO-YOLO عمودًا فقريًا تم إنشاؤه من خلال NAS، ومصمم خصيصًا لمهام اكتشاف الكائنات. تساعد عملية البحث الآلية هذه في اكتشاف شبكات استخلاص ميزات أكثر كفاءة وقوة من تلك المصممة يدويًا.
- عنق RepGFPN الفعال: يتضمن هيكل عنق فعال يسمى RepGFPN (شبكة هرم الميزات المعممة المعاد تهيئتها). يعمل هذا المكون بفعالية على دمج الميزات من مقاييس مختلفة للعمود الفقري، مما يعزز قدرة النموذج على اكتشاف الكائنات ذات الأحجام المختلفة.
- ZeroHead: يقدم النموذج تصميم "ZeroHead"، الذي يبسط رأس الكشف عن طريق فصل مهام التصنيف والانحدار مع الحفاظ على الأداء العالي. يقلل هذا النهج من النفقات الحسابية في مرحلة الكشف النهائية.
- تعيين تسميات AlignedOTA: يستخدم DAMO-YOLO نظام AlignedOTA (تعيين النقل الأمثل المحاذي)، وهي استراتيجية متقدمة لتعيين التسميات تعمل على تحسين المواءمة بين مربعات الإحاطة المتوقعة والأهداف الحقيقية أثناء التدريب، ممّا يؤدي إلى تحسين دقة تحديد الموقع.
نقاط القوة والضعف
نقاط القوة
- دقة عالية: يتيح الجمع بين العمود الفقري المدعوم من NAS والمكونات المتقدمة مثل RepGFPN و AlignedOTA لـ DAMO-YOLO تحقيق درجات mAP عالية.
- بنية مبتكرة: يقدم النموذج العديد من المفاهيم الجديدة التي تساهم في المجال الأوسع لأبحاث الكشف عن الكائنات.
- مقايضة جيدة بين السرعة والدقة: توفر نماذج DAMO-YOLO توازنًا تنافسيًا بين سرعة الاستدلال ودقة الكشف، مما يجعلها مناسبة لمختلف التطبيقات.
نقاط الضعف
- التعقيد والنظام البيئي: يمكن أن يكون فهم وتعديل البنية أكثر تعقيدًا على الرغم من قوتها. وهي مدعومة بشكل أساسي داخل مستودع GitHub الخاص بها، وتفتقر إلى النظام البيئي الواسع والوثائق ودعم المجتمع الموجود في نماذج مثل YOLOv10.
- تكاليف التدريب: قد تتطلب المكونات المتقدمة واستراتيجيات التدريب معرفة أكثر تخصصًا ودورات تدريب أطول محتملة مقارنة بالنماذج الأكثر انسيابية.
حالات الاستخدام المثالية
يعتبر DAMO-YOLO مناسبًا تمامًا للسيناريوهات التي يكون فيها تحقيق أقصى قدر من الدقة باستخدام بنية جديدة أولوية، ولدى فريق التطوير الخبرة اللازمة لإدارة تعقيداته.
- البحث والتطوير: تجعلها مكوناتها المبتكرة نموذجًا ممتازًا للبحث الأكاديمي وللفرق التي تستكشف تقنيات الكشف المتطورة.
- الأتمتة الصناعية: في البيئات الخاضعة للرقابة مثل التصنيع، حيث يعد اكتشاف العيوب عالي الدقة أمرًا بالغ الأهمية، يمكن أن تكون دقة DAMO-YOLO ميزة كبيرة.
- صور عالية الدقة: التطبيقات التي تتضمن تحليلًا تفصيليًا للصور عالية الدقة، مثل تحليل صور الأقمار الصناعية، يمكن أن تستفيد من قدرات دمج الميزات القوية.
YOLOv10
Ultralytics YOLOv10 هو أحدث جيل من عائلة YOLO الشهيرة، التي طورها باحثون في جامعة Tsinghua. إنه يمثل قفزة كبيرة إلى الأمام من خلال تمكين اكتشاف الكائنات في الوقت الفعلي ومن طرف إلى طرف. أحد الابتكارات الرئيسية هو تصميمه الخالي من NMS، والذي يزيل عنق الزجاجة للمعالجة اللاحقة ويقلل من زمن الوصول للاستدلال. تم دمج YOLOv10 بسلاسة في نظام Ultralytics البيئي، مما يوفر سهولة استخدام وكفاءة لا مثيل لهما.
- المؤلفون: Ao Wang, Hui Chen, Lihao Liu، وآخرون.
- المنظمة: جامعة تسينغ هوا
- التاريخ: 2024-05-23
- Arxiv: https://arxiv.org/abs/2405.14458
- GitHub: https://github.com/THU-MIG/yolov10
- المستندات: https://docs.ultralytics.com/models/yolov10/
الهندسة المعمارية والأداء
يقدم YOLOv10 تصميمًا شاملاً يعتمد على الكفاءة والدقة. تم تحسين بنيته من طرف إلى طرف لتقليل التكرار الحسابي وتعزيز قدرات الكشف.
- تدريب بدون NMS: باستخدام تعيينات ثنائية متسقة، يزيل YOLOv10 الحاجة إلى تثبيط غير الأقصى (NMS) أثناء الاستدلال. هذا لا يقلل فقط من زمن الوصول للاستدلال ولكنه يبسط أيضًا مسار النشر، مما يجعله حقًا من طرف إلى طرف.
- رأس تصنيف خفيف الوزن: يشتمل النموذج على رأس تصنيف خفيف الوزن، مما يقلل من النفقات الحسابية دون التضحية بالدقة.
- إلغاء اقتران القنوات المكانية في تقليل الأبعاد: يحافظ هذا الأسلوب على معلومات دلالية أكثر ثراءً أثناء تقليل الأبعاد، مما يحسن أداء النموذج، خاصةً للأجسام الصغيرة.
توضح مقاييس الأداء أدناه تفوق YOLOv10. على سبيل المثال، تحقق YOLOv10s نسبة mAP أعلى من DAMO-YOLOs (46.7 مقابل 46.0) مع كونها أسرع وأكثر كفاءة بشكل ملحوظ، مع أقل من نصف عدد المعلمات وعمليات النقطة العائمة في الثانية (FLOPs). عبر جميع المقاييس، تقدم نماذج YOLOv10 باستمرار معلمات أفضل وكفاءة حسابية، مما يؤدي إلى سرعات استدلال أسرع لمستوى معين من الدقة.
| النموذج | الحجم (بالبكسل) |
mAPval 50-95 |
السرعة وحدة المعالجة المركزية CPU ONNX (بالمللي ثانية) |
السرعة T4 TensorRT10 (بالمللي ثانية) |
المعلمات (M) |
FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DAMO-YOLOt | 640 | 42.0 | - | 2.32 | 8.5 | 18.1 |
| DAMO-YOLOs | 640 | 46.0 | - | 3.45 | 16.3 | 37.8 |
| DAMO-YOLOm | 640 | 49.2 | - | 5.09 | 28.2 | 61.8 |
| DAMO-YOLOl | 640 | 50.8 | - | 7.18 | 42.1 | 97.3 |
| YOLOv10n | 640 | 39.5 | - | 1.56 | 2.3 | 6.7 |
| YOLOv10s | 640 | 46.7 | - | 2.66 | 7.2 | 21.6 |
| YOLOv10m | 640 | 51.3 | - | 5.48 | 15.4 | 59.1 |
| YOLOv10b | 640 | 52.7 | - | 6.54 | 24.4 | 92.0 |
| YOLOv10l | 640 | 53.3 | - | 8.33 | 29.5 | 120.3 |
| YOLOv10x | 640 | 54.4 | - | 12.2 | 56.9 | 160.4 |
نقاط القوة والضعف
نقاط القوة
- كفاءة هي الأحدث على مستوى التقنية: تضع YOLOv10 معيارًا جديدًا للمقايضة بين السرعة والدقة. يوفر تصميمها الخالي من NMS ميزة كبيرة في سيناريوهات الاستدلال في الوقت الفعلي.
- سهولة الاستخدام: كجزء من نظام Ultralytics البيئي، يستفيد YOLOv10 من واجهة برمجة تطبيقات Python بسيطة، و توثيق شامل، وتجربة مستخدم مبسطة.
- نظام بيئي مُدار بشكل جيد: يمكن للمستخدمين الوصول إلى Ultralytics HUB للتدريب بدون تعليمات برمجية، والتطوير النشط، والدعم المجتمعي القوي، وثروة من الموارد.
- كفاءة التدريب: يقدم النموذج عمليات تدريب فعالة مع أوزان مُدرَّبة مسبقًا متاحة بسهولة، مما يقلل بشكل كبير من وقت التطوير.
- متطلبات ذاكرة أقل: تم تصميم YOLOv10 ليكون فعالاً من الناحية الحسابية، ويتطلب ذاكرة CUDA أقل أثناء التدريب والاستدلال مقارنة بالبنى الأكثر تعقيدًا.
نقاط الضعف
- نموذج أحدث: باعتباره نموذجًا حديثًا جدًا، لا يزال عدد البرامج التعليمية الخاصة بالجهات الخارجية والمشاريع التي يقودها المجتمع في ازدياد، على الرغم من أنه يتم اعتماده بسرعة نظرًا لتكامله داخل إطار عمل Ultralytics الشائع.
حالات الاستخدام المثالية
تجعل سرعة YOLOv10 وكفاءته وسهولة استخدامه الاستثنائية منه الخيار الأمثل لمجموعة واسعة من التطبيقات الواقعية، وخاصة تلك التي تتطلب أداءً في الوقت الفعلي.
- Edge AI: المتغيرات الصغيرة والسريعة (YOLOv10n, YOLOv10s) مثالية للنشر على أجهزة الحافة ذات الموارد المحدودة مثل الهواتف المحمولة والطائرات بدون طيار و NVIDIA Jetson.
- الأنظمة الذاتية: زمن الوصول المنخفض الخاص بها ضروري للتطبيقات في الروبوتات و السيارات ذاتية القيادة، حيث تعد القرارات السريعة ضرورية للسلامة والملاحة.
- المراقبة الآنية: مثالية لأنظمة الأمان التي تحتاج إلى اكتشاف التهديدات على الفور، كما هو الحال في منع السرقة أو مراقبة الحشود.
- تحليلات البيع بالتجزئة: يمكن استخدامه لإدارة المخزون في الوقت الفعلي وتحليل سلوك العملاء لتحسين عمليات المتجر.
الخلاصة
يعد كل من DAMO-YOLO و YOLOv10 من نماذج الكشف عن الكائنات القوية التي تمثل تطورات كبيرة في هذا المجال. يتميز DAMO-YOLO بمكوناته المعمارية المبتكرة ودقته العالية، مما يجعله مرشحًا قويًا للمشاريع التي تركز على البحث والتطبيقات الصناعية المتخصصة.
ومع ذلك، بالنسبة للغالبية العظمى من المطورين والباحثين، يعد YOLOv10 الخيار الأفضل. فهو لا يوفر فقط أداءً متطورًا بكفاءة استثنائية، بل يأتي أيضًا مع الفوائد الهائلة لنظام Ultralytics البيئي. إن الجمع بين تصميمه الشامل الخالي من NMS وسهولة الاستخدام والوثائق الشاملة والتدريب الفعال والدعم القوي يجعل YOLOv10 حلاً أكثر عملية وقوة ويمكن الوصول إليه لبناء ونشر تطبيقات رؤية الكمبيوتر عالية الأداء.
بالنسبة لأولئك الذين يبحثون عن نماذج أخرى ذات قدرات عالية، ضع في اعتبارك استكشاف Ultralytics YOLOv8 لتعدد استخداماتها المثبت واعتمادها على نطاق واسع، أو أحدث YOLO11 للحصول على ميزات أكثر تقدمًا.
