EfficientDet مقابل YOLOv7: مقارنة فنية
يُعد اختيار نموذج الكشف عن الأجسام المناسب قرارًا بالغ الأهمية يوازن بين متطلبات الدقة والسرعة والتكلفة الحسابية. تقدم هذه الصفحة مقارنة فنية مفصلة بين نموذجين مؤثرين: EfficientDet، المشهور بكفاءة المعلمات الاستثنائية، و YOLOv7، وهو نموذج بارز للكشف عن الأجسام في الوقت الفعلي. من خلال فحص بنيتهما ومقاييس الأداء وحالات الاستخدام المثالية، نهدف إلى تقديم الرؤى اللازمة لاختيار أفضل نموذج لمشروعك، مع تسليط الضوء أيضًا على مزايا البدائل الأكثر حداثة.
EfficientDet: قابلية التوسع والكفاءة
تم تقديم EfficientDet بواسطة فريق Google Brain كعائلة من كاشفات الكائنات عالية الكفاءة والقابلة للتطوير. يكمن الابتكار الأساسي في تحسين بنية النموذج ومبادئ التوسع لتحقيق أداء أفضل مع عدد أقل من المعلمات والموارد الحسابية (FLOPs).
- المؤلفون: مينغشينغ تان، رومينغ بانغ، وكوك ف. لي
- المنظمة: Google
- التاريخ: 2019-11-20
- Arxiv: https://arxiv.org/abs/1911.09070
- GitHub: https://github.com/google/automl/tree/master/efficientdet
- المستندات: https://github.com/google/automl/tree/master/efficientdet#readme
البنية والميزات الرئيسية
يعتمد تصميم EfficientDet على ثلاثة مكونات رئيسية:
- EfficientNet Backbone: تستخدم EfficientNet عالية الكفاءة كعمود فقري لها لاستخراج الميزات، والتي صُممت باستخدام البحث عن البنية العصبية (NAS).
- BiFPN (شبكة الهرم المميز ثنائية الاتجاه): بدلاً من شبكة FPN القياسية، يقدم EfficientDet شبكة BiFPN، التي تتيح دمج ميزات متعددة المقاييس أكثر ثراءً مع اتصالات مرجحة، مما يحسن الدقة بأقل قدر من الحمل الزائد.
- التحجيم المركب: طريقة تحجيم جديدة تعمل على توسيع نطاق العمق والعرض والدقة للعمود الفقري وشبكة الميزات ورأس التنبؤ بشكل موحد باستخدام معامل مركب واحد. يتيح ذلك توسيع نطاق النموذج من EfficientDet-D0 خفيف الوزن إلى D7 عالي الدقة، لتلبية مجموعة واسعة من الميزانيات الحسابية.
نقاط القوة والضعف
نقاط القوة:
- كفاءة استثنائية: توفر دقة عالية لعدد معين من المعلمات وعمليات الفاصلة العائمة في الثانية (FLOPs)، مما يجعلها فعالة من حيث التكلفة للغاية لكل من التدريب والنشر.
- قابلية التوسع: توفر طريقة التحجيم المركب مسارًا واضحًا لتوسيع النموذج أو تقليصه بناءً على قيود الأجهزة، بدءًا من أجهزة الذكاء الاصطناعي الطرفية ووصولاً إلى الخوادم السحابية القوية.
- أداء قوي على المعايير القياسية: حقق نتائج متطورة على مجموعة بيانات COCO عند إصداره، مما يدل على فعاليته.
نقاط الضعف:
- سرعة استدلال أبطأ: على الرغم من كفاءتها في FLOPs، إلا أن بنيتها يمكن أن تؤدي إلى زمن استجابة أعلى مقارنة بالنماذج المصممة خصيصًا للاستدلال في الوقت الفعلي، مثل عائلة YOLO.
- خاصية المهمة: EfficientDet هو في الأساس نموذج اكتشاف الأجسام ويفتقر إلى التنوع الأصلي متعدد المهام الموجود في الأطر الحديثة.
- التعقيد: قد يكون تنفيذ مفاهيم BiFPN والتحجيم المركب من البداية أكثر تعقيدًا مقارنةً بالبنى الأبسط، على الرغم من قوتها.
YOLOv7: دفع الأداء في الوقت الفعلي
وضعت YOLOv7، التي تم تطويرها بواسطة مؤلفي YOLOv4 الأصلي، معيارًا جديدًا لكاشفات الكائنات في الوقت الفعلي من خلال تحسين السرعة والدقة بشكل كبير. وقد قدمت تقنيات تدريب جديدة وتحسينات معمارية لتجاوز حدود ما كان ممكنًا على أجهزة GPU.
- المؤلفون: Chien-Yao Wang و Alexey Bochkovskiy و Hong-Yuan Mark Liao
- المنظمة: معهد علوم المعلومات، أكاديميا سينيكا، تايوان
- التاريخ: 2022-07-06
- Arxiv: https://arxiv.org/abs/2207.02696
- GitHub: https://github.com/WongKinYiu/yolov7
- المستندات: https://docs.ultralytics.com/models/yolov7/
البنية والميزات الرئيسية
تأتي تطورات YOLOv7 من عدة مجالات رئيسية:
- إصلاحات معمارية: يقدم شبكة تجميع الطبقات الفعالة الموسعة (E-ELAN) لتعزيز قدرة الشبكة على التعلم دون تدمير مسار التدرج الأصلي.
- حقيبة الحيل المجانية القابلة للتدريب: تتمثل المساهمة الرئيسية في استخدام استراتيجيات التحسين أثناء التدريب التي تعمل على تحسين الدقة دون إضافة إلى تكلفة الاستدلال. يتضمن ذلك تقنيات مثل الالتواء المعاد تحديده والتدريب الموجه الرئيسي من الخشن إلى الدقيق.
- توسيع النموذج: يوفر YOLOv7 أساليب لتوسيع النماذج القائمة على التسلسل، مما يضمن بقاء الهيكل الأمثل عند توسيعه لتحقيق دقة أعلى.
نقاط القوة والضعف
نقاط القوة:
- موازنة فائقة بين السرعة والدقة: في وقت إصداره، قدم أفضل توازن بين mAP وسرعة الاستدلال بين الكاشفات في الوقت الفعلي.
- تدريب فعال: يتيح له نهج "حقيبة من الأشياء المجانية" تحقيق دقة عالية مع دورات تدريب أكثر كفاءة مقارنةً بالنماذج التي تتطلب تدريبًا أطول أو معالجة لاحقة أكثر تعقيدًا.
- أداء مثبت: إنه نموذج راسخ وله نتائج قوية في المعايير، مما يجعله خيارًا موثوقًا به للتطبيقات عالية الأداء.
نقاط الضعف:
- استهلاك مكثف للموارد: تتطلب نماذج YOLOv7 الأكبر موارد GPU كبيرة للتدريب.
- تنوع محدود: على الرغم من وجود إصدارات مجتمعية لمهام أخرى، إلا أن النموذج الرسمي يركز على اكتشاف الكائنات. توفر الأطر المتكاملة مثل Ultralytics YOLOv8 دعمًا مدمجًا لـ التجزئة، و التصنيف، و تقدير الوضعية.
- التعقيد: يمكن أن يكون الجمع بين التغييرات المعمارية وتقنيات التدريب المتقدمة معقدًا للفهم والتخصيص الكاملين.
تحليل الأداء: الكفاءة مقابل السرعة
يكمن الاختلاف الأساسي بين EfficientDet و YOLOv7 في فلسفة التصميم الخاصة بهما. تعطي EfficientDet الأولوية للكفاءة الحسابية (FLOPs) وعدد المعلمات، بينما تعطي YOLOv7 الأولوية لسرعة الاستدلال الخام (زمن الوصول) على وحدات معالجة الرسوميات GPUs.
| النموذج | الحجم (بالبكسل) |
mAPval 50-95 |
السرعة وحدة المعالجة المركزية CPU ONNX (بالمللي ثانية) |
السرعة T4 TensorRT10 (بالمللي ثانية) |
المعلمات (M) |
FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| EfficientDet-d0 | 640 | 34.6 | 10.2 | 3.92 | 3.9 | 2.54 |
| EfficientDet-d1 | 640 | 40.5 | 13.5 | 7.31 | 6.6 | 6.1 |
| EfficientDet-d2 | 640 | 43.0 | 17.7 | 10.92 | 8.1 | 11.0 |
| EfficientDet-d3 | 640 | 47.5 | 28.0 | 19.59 | 12.0 | 24.9 |
| EfficientDet-d4 | 640 | 49.7 | 42.8 | 33.55 | 20.7 | 55.2 |
| EfficientDet-d5 | 640 | 51.5 | 72.5 | 67.86 | 33.7 | 130.0 |
| EfficientDet-d6 | 640 | 52.6 | 92.8 | 89.29 | 51.9 | 226.0 |
| EfficientDet-d7 | 640 | 53.7 | 122.0 | 128.07 | 51.9 | 325.0 |
| YOLOv7l | 640 | 51.4 | - | 6.84 | 36.9 | 104.7 |
| YOLOv7x | 640 | 53.1 | - | 11.57 | 71.3 | 189.9 |
كما يوضح الجدول، فإن نماذج EfficientDet الأصغر خفيفة الوزن للغاية من حيث المعلمات و FLOPs. ومع ذلك، تحقق YOLOv7x درجة mAP مماثلة لـ EfficientDet-d6/d7 مع زمن انتقال أقل بكثير على وحدة معالجة الرسوميات T4 GPU، مما يسلط الضوء على ملاءمتها للتطبيقات في الوقت الفعلي.
لماذا تختار نماذج Ultralytics YOLO؟
في حين أن كلاً من EfficientDet و YOLOv7 هما نموذجان قويان، فقد تقدم مجال الرؤية الحاسوبية بسرعة. تقدم نماذج Ultralytics YOLO الأحدث مثل YOLOv8 و YOLO11 مزايا كبيرة تجعلها خيارًا أفضل للتطوير الحديث.
- سهولة الاستخدام: تم تصميم نماذج Ultralytics مع وضع المستخدم في الاعتبار، وتتميز بواجهة برمجة تطبيقات Python مبسطة و توثيق شامل و أوامر CLI بسيطة تجعل التدريب والتحقق والنشر في غاية السهولة.
- نظام بيئي مُدار بشكل جيد: يستفيد المستخدمون من التطوير النشط، ومجتمع مفتوح المصدر كبير، والتحديثات المتكررة، والتكامل السلس مع أدوات مثل Ultralytics HUB لـ MLOps شامل.
- موازنة الأداء: توفر نماذج Ultralytics توازنًا ممتازًا بين السرعة والدقة، مما يجعلها مناسبة لمجموعة واسعة من السيناريوهات الواقعية، بدءًا من الأجهزة الطرفية وصولًا إلى المنصات السحابية.
- كفاءة الذاكرة: تم تصميم نماذج Ultralytics YOLO لتحقيق كفاءة في استخدام الذاكرة. غالبًا ما تتطلب ذاكرة CUDA أقل للتدريب من النماذج القائمة على المحولات وحتى بعض متغيرات EfficientDet أو YOLOv7، مما يتيح التدريب على نطاق أوسع من الأجهزة.
- تنوع الاستخدامات: نماذج مثل YOLOv8 و YOLO11 ليست مجرد كاشفات. إنها أطر عمل متعددة المهام تدعم تقسيم الحالات، وتصنيف الصور، وتقدير الوضعية، واكتشاف الأجسام الموجهة (OBB) خارج الصندوق.
- كفاءة التدريب: استفد من عمليات التدريب الفعالة والأوزان المدربة مسبقًا المتاحة بسهولة على مجموعات البيانات مثل COCO، وأوقات التقارب الأسرع.
الخلاصة
تتفوق EfficientDet في السيناريوهات التي تكون فيها كفاءة المعلمات و FLOP ذات أهمية قصوى، مما يوفر قابلية توسع ممتازة عبر ميزانيات موارد مختلفة. إنه خيار قوي للتطبيقات على الأجهزة محدودة الموارد أو في البيئات السحابية واسعة النطاق حيث تكون التكلفة الحسابية عاملاً رئيسيًا. تدفع YOLOv7 حدود الكشف عن الكائنات في الوقت الفعلي، مما يوفر سرعة ودقة استثنائيتين، خاصة على أجهزة GPU، من خلال الاستفادة من تقنيات التدريب المتقدمة.
ومع ذلك، بالنسبة للمطورين الذين يبحثون عن إطار عمل حديث ومتعدد الاستخدامات وسهل الاستخدام مع أداء قوي ووثائق ممتازة ونظام بيئي شامل، تقدم نماذج Ultralytics مثل YOLOv8 و YOLO11 خيارًا أكثر إقناعًا. إنها توفر حلاً موحدًا لمجموعة واسعة من مهام الرؤية، مما يبسط مسار التطوير من البحث إلى نشر الإنتاج.
مقارنات النماذج الأخرى
للمزيد من الاستكشاف، ضع في اعتبارك هذه المقارنات التي تتضمن EfficientDet و YOLOv7 ونماذج أخرى ذات صلة:
- EfficientDet مقابل YOLOv8
- EfficientDet مقابل YOLOv5
- YOLOv7 ضد YOLOv8
- YOLOv7 ضد YOLOv5
- RT-DETR ضد YOLOv7
- YOLOX ضد YOLOv7
- استكشف أحدث النماذج مثل YOLOv10 و YOLO11.
