مقارنة فنية تفصيلية بين YOLOv6-3.0 و YOLOv10
يعد اختيار نموذج الكشف عن الكائنات المثالي أمرًا ضروريًا لتحقيق أقصى قدر من النجاح لمشاريع رؤية الكمبيوتر الخاصة بك. يتطور هذا المجال باستمرار، مع ظهور تصميمات جديدة تقدم مقايضات محسنة بين السرعة والدقة والكفاءة. تقدم هذه الصفحة مقارنة فنية شاملة بين YOLOv6-3.0 و YOLOv10، وهما نموذجان قويان للكشف عن الكائنات. سنتعمق في الاختلافات المعمارية ومعايير الأداء وحالات الاستخدام المثالية لمساعدتك في اختيار أفضل نموذج لاحتياجاتك الخاصة.
YOLOv6-3.0: مُحسَّن للسرعة الصناعية
تم تطوير YOLOv6-3.0 بواسطة Meituan، وهو إطار عمل للكشف عن الأجسام مصمم خصيصًا للتطبيقات الصناعية. تم إصداره في أوائل عام 2023، وهو يركز على تحقيق توازن قوي بين سرعة الاستدلال العالية والدقة التنافسية، مما يجعله خيارًا قويًا لسيناريوهات النشر في العالم الحقيقي حيث يكون زمن الوصول عاملاً حاسمًا.
- المؤلفون: Chuyi Li, Lulu Li, Yifei Geng, Hongliang Jiang, Meng Cheng, Bo Zhang, Zaidan Ke, Xiaoming Xu, و Xiangxiang Chu
- المنظمة: Meituan
- التاريخ: 2023-01-13
- Arxiv: https://arxiv.org/abs/2301.05586
- GitHub: https://github.com/meituan/YOLOv6
- المستندات: https://docs.ultralytics.com/models/yolov6/
البنية والميزات الرئيسية
تم بناء YOLOv6-3.0 على فلسفة تصميم شبكة عصبونية مدركة للأجهزة. يشتمل هيكلها على العديد من الميزات الرئيسية لتحسين الأداء:
- عمود فقري فعال لإعادة المعلمات: يسمح هذا التصميم بتحسين هيكل الشبكة بعد التدريب، مما يؤدي إلى تسريع سرعة الاستدلال بشكل كبير.
- الكتل الهجينة: يستخدم النموذج مجموعة من تصميمات الكتل المختلفة في عنقه لتحقيق توازن فعال بين القدرة على استخراج الميزات والكفاءة الحسابية.
- استراتيجية التدريب المحسّنة: تستخدم تقنيات مثل التقطير الذاتي أثناء التدريب لتحسين التقارب وتعزيز الأداء العام للنموذج. يوفر الإطار أيضًا دعمًا جيدًا لتحديد كمية النموذج، وهو أمر مفيد للنشر على الأجهزة ذات الموارد المحدودة.
نقاط القوة
- سرعة استنتاج عالية: تم تحسين YOLOv6-3.0 بشكل كبير لتحقيق أداء سريع، مما يجعله مناسبًا بشكل خاص للتطبيقات في الوقت الفعلي.
- دقة جيدة: يوفر دقة تنافسية، خاصة مع متغيرات النموذج الأكبر، مما يوفر مقايضة موثوقة بين السرعة والدقة للعديد من المهام.
- دعم الأجهزة المحمولة والتكميم: إن تضمين متغيرات YOLOv6Lite وأدوات التكميم المخصصة يجعله خيارًا قابلاً للتطبيق للنشر على الأجهزة المحمولة أو الأجهزة المستندة إلى CPU.
نقاط الضعف
- تعددية المهام محدودة: يركز YOLOv6-3.0 بشكل أساسي على اكتشاف الكائنات. ويفتقر إلى الدعم المدمج ومتعدد المهام للتجزئة والتصنيف وتقدير الوضع الموجود في أطر عمل أكثر تنوعًا مثل Ultralytics YOLOv8.
- النظام البيئي والصيانة: على الرغم من أنه مفتوح المصدر، إلا أن نظامه البيئي ليس شاملاً أو تتم صيانته بنشاط مثل منصة Ultralytics. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تحديثات أبطأ ودعم مجتمعي أقل والمزيد من الاحتكاك عند التكامل في خط أنابيب MLOps كامل.
- أداء أفضل من النماذج الأحدث: كما هو موضح في جدول الأداء أدناه، تقدم النماذج الأحدث مثل YOLOv10 توازناً أفضل بين الدقة والكفاءة، وغالباً ما تحقق mAP أعلى مع عدد أقل من المعلمات.
حالات الاستخدام المثالية
إن مزيج السرعة والدقة في YOLOv6-3.0 يجعله مناسبًا تمامًا لتطبيقات صناعية ومحددة وعالية الأداء:
- الأتمتة الصناعية: ممتازة لأنظمة الفحص الآلية في التصنيع حيث تكون المعالجة السريعة ضرورية لمراقبة الجودة.
- الأنظمة الآنية: فعالة في التطبيقات ذات متطلبات الكمون الصارمة، مثل الروبوتات والمراقبة.
- الحوسبة الطرفية: تصميمه الفعال ومتغيراته المحسّنة للأجهزة المحمولة تجعله قابلاً للنشر على الأجهزة ذات الموارد المحدودة مثل NVIDIA Jetson.
تعرف على المزيد حول YOLOv6-3.0
YOLOv10: إعادة تعريف الكفاءة الشاملة
يمثل YOLOv10، الذي قدمه باحثون من جامعة Tsinghua في مايو 2024، قفزة كبيرة إلى الأمام في اكتشاف الكائنات في الوقت الفعلي. وهو يركز على تحقيق كفاءة شاملة حقيقية من خلال معالجة الاختناقات في كل من المعالجة اللاحقة وهندسة النموذج، مما يضع أحدث ما توصلت إليه التكنولوجيا لحدود أداء الكفاءة.
- 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/
البنية والميزات الرئيسية
يقدم YOLOv10 العديد من الابتكارات الرائدة لتحسين خط أنابيب الكشف بأكمله:
- تدريب بدون NMS: الميزة الأهم هي إزالة تثبيط غير الأقصى (NMS) أثناء الاستدلال. باستخدام تعيينات ثنائية متسقة لتعيين التسميات، يتجنب YOLOv10 خطوة المعالجة اللاحقة هذه، مما يقلل من زمن الوصول للاستدلال ويبسط عملية النشر.
- تصميم شامل للكفاءة والدقة: تم تحسين بنية النموذج بشكل شامل. يتضمن ذلك رأس تصنيف خفيف الوزن لتقليل الحمل الحسابي وتقليل أبعاد مفصول مكانيًا وقنواتيًا للحفاظ على معلومات أكثر ثراءً بتكلفة أقل.
- كفاءة فائقة في المعلمات: تم تصميم نماذج YOLOv10 لتكون مدمجة، مما يوفر دقة عالية مع عدد أقل بكثير من المعلمات وعمليات الفاصلة العائمة في الثانية (FLOPs) مقارنة بالنماذج السابقة.
نقاط القوة
- كفاءة هي الأحدث على مستوى التقنية: توفر YOLOv10 مقايضة استثنائية بين السرعة والدقة، متفوقةً على العديد من المنافسين من خلال تقديم دقة أعلى بنماذج أصغر وأسرع.
- نشر حقيقي وشامل: تصميم NMS-free يجعل النشر أبسط وأسرع، وهو ميزة رئيسية للتطبيقات الحساسة لوقت الاستجابة.
- تكامل سلس مع نظام Ultralytics البيئي: تم دمج YOLOv10 بالكامل في نظام Ultralytics البيئي. يوفر هذا للمستخدمين تجربة مبسطة، بما في ذلك Python API بسيط، وأوامر CLI قوية، ووثائق شاملة، والوصول إلى Ultralytics HUB لسهولة التدريب والنشر.
- تدريب فعال: يستفيد من الأوزان المدربة مسبقًا المتاحة بسهولة وعملية تدريب مُحسَّنة، مما يجعل الضبط الدقيق على مجموعات البيانات المخصصة أسرع وأكثر كفاءة من حيث الموارد.
نقاط الضعف
- نموذج أحدث: باعتباره نموذجًا حديثًا جدًا، لا يزال المجتمع وأدوات الطرف الثالث في ازدياد مقارنة بالنماذج الراسخة منذ فترة طويلة مثل YOLOv8.
- تخصص المهمة: مثل YOLOv6-3.0، يركز YOLOv10 بشكل أساسي على اكتشاف الأجسام. بالنسبة للمشاريع التي تتطلب إمكانات متعددة المهام مثل التجزئة أو تقدير الوضع خارج الصندوق، سيكون نموذج مثل Ultralytics YOLO11 خيارًا أكثر ملاءمة.
حالات الاستخدام المثالية
YOLOv10 مناسب تمامًا للتطبيقات التي يكون فيها الأداء في الوقت الفعلي وكفاءة الموارد على رأس الأولويات:
- تطبيقات الذكاء الاصطناعي الطرفية: حجمه الصغير وزمن الوصول المنخفض يجعلانها مثالية للنشر على الأجهزة ذات القدرة الحاسوبية المحدودة، مثل الهواتف المحمولة والأنظمة المدمجة.
- معالجة عالية السرعة: مثالية للتطبيقات التي تتطلب زمن انتقال منخفض للغاية، مثل الطائرات بدون طيار ذاتية القيادة و الذكاء الاصطناعي في مجال السيارات.
- تحليلات في الوقت الفعلي: مناسب تمامًا للبيئات سريعة الخطى التي تحتاج إلى الكشف الفوري عن العناصر، مثل إدارة حركة المرور و تحليلات البيع بالتجزئة.
تحليل الأداء: YOLOv6-3.0 مقابل YOLOv10
تسلط مقارنة الأداء بين YOLOv6-3.0 و YOLOv10 الضوء على التطورات التي حققتها YOLOv10 في الكفاءة والدقة.
| النموذج | الحجم (بالبكسل) |
mAPval 50-95 |
السرعة وحدة المعالجة المركزية CPU ONNX (بالمللي ثانية) |
السرعة T4 TensorRT10 (بالمللي ثانية) |
المعلمات (M) |
FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOv6-3.0n | 640 | 37.5 | - | 1.17 | 4.7 | 11.4 |
| YOLOv6-3.0s | 640 | 45.0 | - | 2.66 | 18.5 | 45.3 |
| YOLOv6-3.0m | 640 | 50.0 | - | 5.28 | 34.9 | 85.8 |
| YOLOv6-3.0l | 640 | 52.8 | - | 8.95 | 59.6 | 150.7 |
| 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 |
من البيانات، تظهر العديد من الرؤى الرئيسية:
- الكفاءة: تُظهر نماذج YOLOv10 باستمرار كفاءة فائقة في المعلمات والحساب. على سبيل المثال، يحقق YOLOv10-S قيمة mAP أعلى من YOLOv6-3.0s (46.7٪ مقابل 45.0٪) مع أقل من نصف عدد المعلمات (7.2 مليون مقابل 18.5 مليون) وعمليات الفاصلة العائمة في الثانية (FLOPs) (21.6 مليار مقابل 45.3 مليار).
- الدقة: عبر جميع أحجام النماذج القابلة للمقارنة، يحقق YOLOv10 درجات mAP أعلى. يصل أكبر نموذج، YOLOv10-X، إلى 54.4٪ mAP مثير للإعجاب، متجاوزًا YOLOv6-3.0l.
- السرعة: في حين أن YOLOv6-3.0n يحتفظ بميزة طفيفة في زمن انتقال TensorRT الخام، تظل نماذج YOLOv10 تنافسية للغاية وتقدم موازنة شاملة أفضل عند النظر في دقتها الفائقة وحجمها الأصغر. تزيد طبيعة YOLOv10 الخالية من NMS من تقليل زمن الانتقال الشامل في خطوط الأنابيب الواقعية.
الخلاصة: أي نموذج يجب أن تختاره؟
يعتبر كل من YOLOv6-3.0 و YOLOv10 من نماذج الكشف عن الأجسام القادرة، لكنهما يلبيان أولويات مختلفة.
يظل YOLOv6-3.0 خيارًا قابلاً للتطبيق للمشاريع الصناعية القديمة حيث تم بالفعل دمج وتأكيد تحسينات السرعة المحددة الخاصة به. لقد جعله تركيزه على سرعة الاستدلال الخام منافسًا قويًا في وقت إصداره.
ومع ذلك، بالنسبة لجميع المشاريع الجديدة تقريبًا، يعد YOLOv10 الفائز الواضح والخيار الموصى به. فهو يوفر مزيجًا فائقًا من الدقة والسرعة والكفاءة. تعمل بنيته المبتكرة الخالية من NMS على تبسيط النشر وتقليل زمن الوصول، مما يجعله مثاليًا لتطبيقات الوقت الفعلي الحديثة. والأهم من ذلك، أن تكامله السلس في نظام Ultralytics البيئي الذي تتم صيانته جيدًا وسهل الاستخدام يوفر ميزة كبيرة للمطورين والباحثين، مما يبسط كل شيء بدءًا من التدريب وحتى الإنتاج.
بالنسبة للمستخدمين المهتمين باستكشاف نماذج أخرى حديثة، تقدم Ultralytics مجموعة من الخيارات، بما في ذلك YOLOv8 متعددة الاستخدامات وأحدث YOLO11، والتي تدعم مهام رؤية متعددة. قد تجد أيضًا مقارنات مع نماذج أخرى مثل YOLOv7 و RT-DETR مفيدة.
