YOLOv6-3.0 vs YOLOv8: confronto tecnico dettagliato
La scelta del modello ottimale di rilevamento degli oggetti è fondamentale per il successo delle applicazioni di visione artificiale. Ultralytics offre una suite di modelli YOLO , ciascuno con punti di forza unici. In questa pagina viene presentato un confronto tecnico tra YOLOv6-3.0 e Ultralytics YOLOv8 per le attività di rilevamento degli oggetti, analizzando le loro architetture, le prestazioni e i casi d'uso per guidare la scelta del modello.
Ultralytics YOLOv8
Ultralytics YOLOv8 è l'ultima iterazione della serie YOLO , rinomata per la sua velocità e precisione nel rilevamento degli oggetti. È stata progettata per la facilità d'uso e la flessibilità, basandosi sulle versioni precedenti con miglioramenti architettonici e facilità d'uso. YOLOv8 introduce un'architettura semplificata con un'attenzione particolare all'efficienza, caratterizzata da una nuova rete dorsale e da una testa di rilevamento priva di ancore. Questo design migliora sia la velocità che l'accuratezza, rendendolo versatile per diverse attività, tra cui la segmentazione dell'istanza e la stima della posa.
Punti di forza:
- Prestazioni all'avanguardia: Bilancia un'elevata mAP con una velocità di inferenza elevata.
- Versatilità: Supporta il rilevamento, la segmentazione, la classificazione e la stima della posa degli oggetti.
- Facile da usare: Una documentazione completa e strumenti di facile utilizzo semplificano la formazione e l'implementazione.
- Forte supporto della comunità: Usufruite di un'ampia comunità open-source e delle integrazioni con Ultralytics HUB.
Punti deboli:
- Esigenze di calcolo: I modelli più grandi richiedono risorse computazionali significative.
- compromesso velocità-accuratezza: l'ottimizzazione può essere necessaria per applicazioni estremamente sensibili alla latenza su dispositivi a basso consumo.
Casi d'uso:
Ideale per le applicazioni in tempo reale che richiedono un equilibrio tra velocità e precisione, come ad esempio:
- Sistemi di sorveglianza in tempo reale
- Robotica e veicoli autonomi
- Automazione industriale e controllo qualità nella produzione
YOLOv6-3.0
YOLOv6, sviluppato da Meituan, è stato progettato per il rilevamento di oggetti ad alte prestazioni, in particolare per le applicazioni industriali. La versione 3.0 è caratterizzata da miglioramenti in termini di velocità e precisione. Incorpora miglioramenti architettonici per ottimizzare la velocità di inferenza senza compromettere l'accuratezza, utilizzando un design della rete neurale consapevole dell'hardware per garantire l'efficienza su diverse piattaforme hardware. Le caratteristiche principali includono un'efficiente struttura portante di riparametrizzazione e un design a blocchi ibridi.
Punti di forza:
- Alta velocità di inferenza: Ottimizzata per ottenere prestazioni rapide, soprattutto su hardware industriale.
- Architettura efficiente: Progettazione consapevole dell'hardware e spina dorsale di riparametrizzazione per la velocità.
- Focus industriale: Progettato per prestazioni robuste nelle applicazioni industriali.
Punti deboli:
- Comunità ed ecosistema: Comunità più piccola rispetto a YOLOv8.
- Versatilità: Si concentra principalmente sul rilevamento di oggetti, con minore enfasi su altri compiti di visione rispetto a YOLOv8.
Casi d'uso:
Ideale per le applicazioni che privilegiano la velocità e l'efficienza nel rilevamento degli oggetti, come ad esempio:
- Sistemi di ispezione della qualità industriale
- Tracciamento di oggetti ad alta velocità
- Dispositivi edge con risorse limitate
| Modello | dimensione (pixel) |
mAPval 50-95 |
Velocità CPU ONNX (ms) |
Velocità T4TensorRT10 (ms) |
params (M) |
FLOP (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 |
| YOLOv8n | 640 | 37.3 | 80.4 | 1.47 | 3.2 | 8.7 |
| YOLOv8s | 640 | 44.9 | 128.4 | 2.66 | 11.2 | 28.6 |
| YOLOv8m | 640 | 50.2 | 234.7 | 5.86 | 25.9 | 78.9 |
| YOLOv8l | 640 | 52.9 | 375.2 | 9.06 | 43.7 | 165.2 |
| YOLOv8x | 640 | 53.9 | 479.1 | 14.37 | 68.2 | 257.8 |
Conclusione
Sia YOLOv6-3.0 che YOLOv8 sono potenti modelli di rilevamento degli oggetti. YOLOv8 eccelle per versatilità e facilità d'uso, grazie a un'ampia comunità e a funzioni complete. YOLOv6-3.0 è stato concepito per le applicazioni industriali che richiedono un'inferenza ad alta velocità. La scelta dipende dalle priorità del progetto: per un ampio supporto alle attività e per la facilità d'uso, YOLOv8 è vantaggioso; per una velocità ottimizzata nelle attività di rilevamento degli oggetti, soprattutto in ambito industriale, YOLOv6-3.0 è un forte concorrente.
Gli utenti interessati ad altri modelli possono anche considerare YOLOv5, YOLOv7, YOLOv9, YOLO10 e il più recente YOLO11 per prestazioni e caratteristiche diverse.
