RTDETRv2 مقابل EfficientDet: مقارنة فنية للكشف عن الكائنات
يُعد اختيار نموذج الكشف عن الأجسام المناسب قرارًا بالغ الأهمية يمكن أن يؤثر بشكل كبير على أداء وكفاءة مشروع الرؤية الحاسوبية. تقدم هذه الصفحة مقارنة فنية مفصلة بين RTDETRv2 و EfficientDet، وهما بنيتان مؤثرتان في هذا المجال. سوف نستكشف الاختلافات المعمارية ومقاييس الأداء وحالات الاستخدام المثالية لمساعدتك في اختيار أفضل نموذج لتلبية احتياجاتك الخاصة.
RTDETRv2: الجيل الثاني من المحولات للكشف في الوقت الحقيقي
RTDETRv2 هو أحدث كاشف للأجسام في الزمن الحقيقي يعتمد على إطار عمل DETR (DEtection TRansformer). إنه يمثل خطوة كبيرة إلى الأمام في الجمع بين الدقة العالية للنماذج القائمة على المحولات والسرعة المطلوبة للتطبيقات في الزمن الحقيقي.
- المؤلفون: وينييو ليف، ييان تشاو، تشينياو تشانغ، كوي هوانغ، قوانتشونغ وانغ، ويي ليو
- المنظمة: بايدو
- التاريخ: 2023-04-17
- Arxiv: https://arxiv.org/abs/2304.08069 (RT-DETR الأصلي)، https://arxiv.org/abs/2407.17140 (RT-DETRv2)
- GitHub: https://github.com/lyuwenyu/RT-DETR/tree/main/rtdetrv2_pytorch
- المستندات: https://github.com/lyuwenyu/RT-DETR/tree/main/rtdetrv2_pytorch#readme
البنية والميزات الرئيسية
يستخدم RTDETRv2 هندسة معمارية هجينة تستفيد من CNN كعمود فقري لاستخراج الميزات بكفاءة ووحدة ترميز وفك ترميز محول لمعالجة هذه الميزات. يكمن الابتكار الرئيسي في قدرته على استخدام آليات الانتباه الذاتي لالتقاط سياق عام عبر الصورة بأكملها. يتيح ذلك للنموذج فهم المشاهد المعقدة والعلاقات بين الأجسام البعيدة بشكل أفضل، مما يؤدي إلى دقة كشف فائقة. باعتباره كاشفًا خاليًا من المرساة، فإنه يبسط مسار الكشف عن طريق إلغاء الحاجة إلى مربعات مرساة محددة مسبقًا.
نقاط القوة والضعف
نقاط القوة:
- دقة عالية: تتيح بنية المحولات فهمًا عميقًا لسياق الصورة، مما يؤدي إلى درجات mAP ممتازة، خاصة في السيناريوهات التي تحتوي على كائنات محجوبة أو معبأة بكثافة.
- الأداء في الوقت الفعلي: مُحسَّن للاستدلال السريع، خاصةً عند تسريعه بأدوات مثل NVIDIA TensorRT، مما يجعله مناسبًا للتطبيقات عالية الإنتاجية.
- تمثيل ميزات قوي: يتفوق في التقاط التبعيات طويلة المدى، وهو قيد شائع في النماذج القائمة على CNNs النقية.
نقاط الضعف:
- تكلفة حسابية عالية: نماذج المحولات تستهلك موارد بشكل كبير. يحتوي RTDETRv2 بشكل عام على عدد معلمات وعمليات حسابية (FLOPs) أعلى مقارنةً بنماذج CNN الفعالة مثل سلسلة YOLO.
- تعقيد التدريب: يتطلب تدريب المحولات (transformers) موارد حسابية كبيرة، وخاصة ذاكرة وحدة معالجة الرسوميات (GPU)، وقد يكون أبطأ من تدريب العديد من الهياكل القائمة على الشبكات العصبونية الالتفافية (CNN).
حالات الاستخدام المثالية
يُعد RTDETRv2 هو الخيار المفضل للتطبيقات التي تكون فيها أقصى دقة ذات أهمية قصوى وتتوفر موارد حسابية كافية.
- القيادة الذاتية: ضرورية لأنظمة الإدراك عالية الدقة في السيارات ذاتية القيادة.
- الروبوتات المتقدمة: تمكن الروبوتات من التنقل والتفاعل مع البيئات الديناميكية المعقدة، وهو جانب رئيسي من دور الذكاء الاصطناعي في الروبوتات.
- مراقبة عالية الموثوقية: تعمل على تشغيل أنظمة الأمان المتقدمة التي تتطلب اكتشافًا دقيقًا في المساحات المزدحمة.
EfficientDet: كشف الكائنات بكفاءة وقابلية للتوسع
EfficientDet، الذي تم تطويره بواسطة Google Research، هي عائلة من نماذج الكشف عن الكائنات مصممة لتوفير توازن قوي بين الكفاءة والدقة عبر مجموعة واسعة من الميزانيات الحسابية.
- 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
تعتمد بنية EfficientDet على ثلاثة مكونات أساسية:
- EfficientNet Backbone: يستخدم EfficientNet عالي الكفاءة كعمود فقري لاستخراج الميزات.
- BiFPN (شبكة الهرم المميز ثنائية الاتجاه): شبكة دمج ميزات مبتكرة تتيح تجميع الميزات متعددة المقاييس بكفاءة وفعالية.
- التحجيم المركب: طريقة تحجيم فريدة تعمل على توسيع نطاق عمق النموذج وعرضه ودقة الإدخال بشكل موحد، مما يسمح بتكييفه مع قيود الأجهزة المختلفة، من الأجهزة المحمولة إلى خوادم الحوسبة السحابية.
نقاط القوة والضعف
نقاط القوة:
- كفاءة عالية: يحقق دقة ممتازة مع عدد أقل بكثير من المعلمات وعمليات الفاصلة العائمة في الثانية (FLOPs) مقارنة بالنماذج الأخرى في فئة الأداء الخاصة به.
- قابلية التوسع: توفر عائلة النماذج (D0 إلى D7) مقايضة واضحة، مما يجعل من السهل اختيار نموذج يناسب قيود الموارد المحددة.
- أداء قوي على الأجهزة الطرفية: المتغيرات الأصغر مناسبة تمامًا للنشر على الأنظمة الأساسية ذات الموارد المحدودة مثل الهواتف المحمولة وأجهزة الذكاء الاصطناعي الطرفية (edge AI).
نقاط الضعف:
- استدلال أبطأ لوحدة معالجة الرسومات (GPU): على الرغم من كفاءة المعلمات، يمكن أن يكون لنماذج EfficientDet الأكبر زمن انتقال أعلى على وحدات معالجة الرسومات (GPU) مقارنة بالنماذج المحسّنة للغاية مثل سلسلة Ultralytics YOLO.
- الحد الأقصى للدقة: قد لا يصل إلى نفس ذروة الدقة مثل النماذج الأكبر والأكثر تعقيدًا مثل RTDETRv2 على مجموعات البيانات الصعبة.
حالات الاستخدام المثالية
تتفوق EfficientDet في السيناريوهات التي تكون فيها الكفاءة الحسابية وقابلية التوسع هي الاعتبارات الأساسية.
- تطبيقات الويب والأجهزة المحمولة: النماذج خفيفة الوزن مثالية للاستدلال على الجهاز.
- الحوسبة الطرفية: مثالي للنشر على أجهزة مثل Raspberry Pi أو أجهزة إنترنت الأشياء الأخرى.
- الخدمات السحابية: تسمح البنية القابلة للتطوير بالنشر الفعال من حيث التكلفة في البيئات السحابية حيث يعد استخدام الموارد مصدر قلق.
تعرف على المزيد حول EfficientDet
تحليل الأداء: RTDETRv2 مقابل EfficientDet
تسلط المقارنة بين RTDETRv2 و EfficientDet الضوء على المفاضلة الأساسية بين ذروة الدقة والكفاءة الحسابية. يدفع RTDETRv2 حدود الدقة من خلال الاستفادة من بنية المحولات القوية ولكنها تستهلك الكثير من الموارد. في المقابل، يركز EfficientDet على زيادة الأداء لكل معلمة، مما يوفر حلاً قابلاً للتطوير لمجموعة واسعة من الأجهزة.
| النموذج | الحجم (بالبكسل) |
mAPval 50-95 |
السرعة وحدة المعالجة المركزية CPU ONNX (بالمللي ثانية) |
السرعة T4 TensorRT10 (بالمللي ثانية) |
المعلمات (M) |
FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RTDETRv2-s | 640 | 48.1 | - | 5.03 | 20 | 60 |
| RTDETRv2-m | 640 | 51.9 | - | 7.51 | 36 | 100 |
| RTDETRv2-l | 640 | 53.4 | - | 9.76 | 42 | 136 |
| RTDETRv2-x | 640 | 54.3 | - | 15.03 | 76 | 259 |
| 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 |
كما يوضح الجدول، تحقق نماذج RTDETRv2 درجات mAP أعلى ولكن مع عدد أكبر من المعلمات و FLOPs. نماذج EfficientDet، وخاصة المتغيرات الأصغر، خفيفة الوزن بشكل استثنائي، مما يجعلها أسرع على CPU وبعض تكوينات GPU، لكنها تضحي ببعض الدقة من أجل هذه الكفاءة.
لماذا تختار نماذج Ultralytics YOLO؟
في حين أن كلاً من RTDETRv2 و EfficientDet هما نموذجان قويان، غالبًا ما توفر نماذج Ultralytics YOLO مثل YOLOv8 وأحدث YOLO11 حلاً أكثر عملية وملاءمة للمطورين والباحثين.
- سهولة الاستخدام: تم تصميم نماذج Ultralytics لتجربة مستخدم مبسطة، مع واجهة برمجة تطبيقات Python بسيطة و توثيق شامل و أوامر CLI مباشرة.
- نظام بيئي مُدار بشكل جيد: يتم تطوير ودعم نظام Ultralytics البيئي بنشاط من قبل مجتمع قوي مفتوح المصدر. ويتضمن أدوات مثل Ultralytics HUB لإدارة سلسة للبيانات و MLOps.
- موازنة الأداء: تشتهر نماذج Ultralytics YOLO بتوازنها الممتاز بين السرعة والدقة، مما يجعلها مناسبة لمجموعة واسعة من تطبيقات العالم الحقيقي.
- كفاءة الذاكرة: تتسم نماذج YOLO عادةً بأنها أكثر كفاءة في استخدام الذاكرة أثناء التدريب مقارنة بالنماذج القائمة على المحولات مثل RTDETRv2، والتي غالبًا ما تتطلب ذاكرة CUDA أكبر بكثير.
- تنوع الاستخدامات: تدعم نماذج مثل YOLO11 مهام متعددة تتجاوز اكتشاف الأجسام، بما في ذلك تقسيم الحالات، والتصنيف، وتقدير الوضعية، واكتشاف الأجسام الموجهة (OBB)، مما يوفر إطار عمل موحد لاحتياجات الرؤية الحاسوبية المتنوعة.
- كفاءة التدريب: استفد من أوقات التدريب السريعة، والأوزان المدربة مسبقًا المتاحة بسهولة على مجموعات البيانات مثل COCO، والتقارب الأسرع.
الخلاصة: ما هو النموذج المناسب لك؟
يعتمد الاختيار بين RTDETRv2 و EfficientDet على أولويات مشروعك.
- اختر RTDETRv2 إذا كان تطبيقك يتطلب أعلى دقة ممكنة ولديك حق الوصول إلى أجهزة GPU قوية لكل من التدريب والنشر.
- اختر EfficientDet إذا كانت قيودك الأساسية هي الموارد الحسابية وحجم النموذج واستهلاك الطاقة، خاصةً للنشر على الأجهزة الطرفية أو المحمولة.
ومع ذلك، بالنسبة لمعظم المطورين الذين يبحثون عن حل عالي الأداء ومتعدد الاستخدامات وسهل الاستخدام، تقدم نماذج Ultralytics YOLO بديلاً مقنعًا. فهي توفر توازنًا فائقًا بين السرعة والدقة وسهولة الاستخدام، وكل ذلك ضمن نظام بيئي قوي ومدعوم جيدًا يسرع التطوير من البحث إلى الإنتاج.
استكشف مقارنات النماذج الأخرى
لمزيد من المعلومات لمساعدتك في اتخاذ قرارك، استكشف هذه المقارنات الأخرى:
- RTDETRv2 مقارنة بـ YOLOv8
- EfficientDet مقابل YOLOv8
- YOLO11 مقابل RTDETRv2
- YOLO11 مقابل EfficientDet
- RTDETRv2 مقارنة بـ YOLOX
- EfficientDet مقابل YOLOX
