YOLOv9 vs PP-YOLOE+：技術比較
適切な物体検出モデルの選択には、精度、速度、およびリソース要件の重要なトレードオフが伴います。このページでは、アーキテクチャの革新で知られる最先端のモデルであるUltralytics YOLOv9と、PaddlePaddleエコシステムからの強力な候補であるBaiduのPP-YOLOE+の詳細な技術的比較を提供します。アーキテクチャ、パフォーマンス指標、および理想的なユースケースを分析して、コンピュータビジョンプロジェクトに最適なモデルを選択できるようにします。
YOLOv9：学習を強化するProgrammable Gradient Information
Ultralytics YOLOv9は、リアルタイム物体検出における重要な進歩を代表しており、深層学習における長年の課題に対処するための画期的な概念を導入しています。
著者: Chien-Yao Wang and Hong-Yuan Mark Liao
所属: Institute of Information Science, Academia Sinica, Taiwan
日付: 2024-02-21
Arxiv: https://arxiv.org/abs/2402.13616
GitHub: https://github.com/WongKinYiu/yolov9
ドキュメント: https://docs.ultralytics.com/models/yolov9/
YOLOv9の中核となるイノベーションは、Programmable Gradient Information (PGI) とGeneralized Efficient Layer Aggregation Network (GELAN) です。PGIは、データが深いネットワークを流れる際に発生する情報損失の問題に対処するように設計されており、正確なモデル更新のために信頼性の高い勾配情報が利用可能になるようにします。これにより、主要な機能が保持され、学習が向上します。GELANは、優れたパラメータ利用率と計算効率のために最適化された新しいネットワークアーキテクチャです。この強力な組み合わせにより、YOLOv9は高い推論速度を維持しながら、卓越した精度を達成できます。
YOLOv9の主な利点は、Ultralyticsエコシステムへの統合です。これにより、シンプルなAPI、包括的なドキュメント、および堅牢なサポートネットワークにより、合理化されたユーザーエクスペリエンスが提供されます。このエコシステムは、活発な開発、GitHubやDiscordなどのプラットフォーム上の強力なコミュニティ、および頻繁な更新の恩恵を受けています。これにより、開発者は効率的なトレーニングプロセス、すぐに利用できる事前トレーニング済みの重み、および物体検出やインスタンスセグメンテーションなどの複数のタスクをサポートするプラットフォームにアクセスできるようになります。
長所
- 高精度： COCOのような難しいデータセットで最高水準のmAPスコアを達成し、YOLOv9-Eモデルはリアルタイム検出器の新たなベンチマークを確立しました。
- 効率的なアーキテクチャ: GELANアーキテクチャとPGIにより、同様の精度を持つモデルと比較して、パラメータとFLOPが大幅に削減され、優れたパフォーマンスを実現します。
- 情報保持: PGIは、深層ネットワークにおける情報のボトルネックの問題を効果的に軽減し、モデルの収束と精度を向上させます。
- Ultralyticsエコシステム: 使いやすさ、広範なドキュメント、活発なメンテナンス、および強力なコミュニティサポートから恩恵を受けます。最も人気のあるAIフレームワークであるPyTorch上に構築されており、非常にアクセスしやすくなっています。
- 多様性： このアーキテクチャは汎用性が高く、検出だけでなく、複数のコンピュータビジョンタスクをサポートします。
弱点
- 新しいモデル: 最近のリリースであるため、コミュニティが提供する事例やサードパーティの統合の幅はまだ拡大していますが、Ultralyticsフレームワークに組み込まれているため、採用が加速されています。
- 学習リソース: パフォーマンスレベルに対して効率的ですが、最大のYOLOv9バリアントの学習には、かなりの計算リソースが必要になる場合があります。
理想的なユースケース
YOLOv9は、最高レベルの精度と効率が要求されるアプリケーションに最適です。そのため、自動運転、高度なセキュリティシステム、高精度のロボティクスなどの複雑なタスクに最適です。効率的な設計により、小型バリアントはリソースが限られたエッジAI環境への展開にも適しています。
PP-YOLOE+: PaddlePaddleエコシステム内での高精度
PP-YOLOE+は、Baiduによって開発された高性能オブジェクト検出器であり、PaddleDetectionスイートの重要な部分です。速度と精度の強力なバランスを提供するように設計されていますが、その実装はPaddlePaddle深層学習フレームワークと密接に結合されています。
著者: PaddlePaddle Authors
組織: Baidu
日付: 2022-04-02
Arxiv: https://arxiv.org/abs/2203.16250
GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/
ドキュメント: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.8.1/configs/ppyoloe/README.md
PP-YOLOE+は、アンカーフリーのシングルステージ検出器であり、以前のPP-YOLOバージョンを基に構築されています。効率的なバックボーン（多くの場合CSPRepResNetベース）と、Task Alignment Learning（TAL）を使用して分類とローカリゼーションの整合性を改善する検出ヘッドを組み込んでいます。このモデルシリーズは、さまざまな計算予算に対応するために、さまざまなサイズ（s、m、l、x）を提供しています。
長所
- 強力なパフォーマンス: 競争力のある精度と速度を実現し、多くの物体検出タスクに対応できるモデルとなっています。
- PaddlePaddle向けに最適化: すでにBaidu PaddlePaddleエコシステムに投資しているチームにとって、PP-YOLOE+はシームレスな統合と最適化されたパフォーマンスを提供します。
弱点
- フレームワークの依存関係: PaddlePaddleフレームワークへの依存は、主にPyTorchを使用するより広範なコミュニティにとって大きな障壁となる可能性があります。プロジェクトの移行やPyTorchベースのツールとの統合が複雑になる可能性があります。
- 汎用性の制限： PP-YOLOE+は主に物体検出に焦点を当てています。対照的に、YOLOv8やYOLO11のようなUltralyticsモデルは、セグメンテーション、ポーズ推定、分類を含む複数のタスクに対する統合フレームワークをすぐに利用できます。
- エコシステムとサポート: PP-YOLOE+のエコシステムは、Ultralytics YOLOほど充実していません。活発にメンテナンスされているUltralyticsのエコシステムと比較して、コミュニティのチュートリアルが少なく、サポートチャネルの反応が遅く、アップデートが遅れる場合があります。
理想的なユースケース
PP-YOLOE+は、Baidu PaddlePaddle深層学習フレームワークで既に標準化されている開発者や組織に最適です。開発チームがPaddlePaddleの既存の専門知識を持っている標準的な物体検出アプリケーションに適しています。
性能分析：YOLOv9 vs. PP-YOLOE+
パフォーマンスを比較すると、YOLOv9は精度と効率の両方でより高い基準を設定していることは明らかです。
| モデル | サイズ (ピクセル) |
mAPval 50-95 |
速度 CPU ONNX (ms) |
速度 T4 TensorRT10 (ms) |
params (M) |
FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOv9t | 640 | 38.3 | - | 2.3 | 2.0 | 7.7 |
| YOLOv9s | 640 | 46.8 | - | 3.54 | 7.1 | 26.4 |
| YOLOv9m | 640 | 51.4 | - | 6.43 | 20.0 | 76.3 |
| YOLOv9c | 640 | 53.0 | - | 7.16 | 25.3 | 102.1 |
| YOLOv9e | 640 | 55.6 | - | 16.77 | 57.3 | 189.0 |
| PP-YOLOE+t | 640 | 39.9 | - | 2.84 | 4.85 | 19.15 |
| PP-YOLOE+s | 640 | 43.7 | - | 2.62 | 7.93 | 17.36 |
| PP-YOLOE+m | 640 | 49.8 | - | 5.56 | 23.43 | 49.91 |
| PP-YOLOE+l | 640 | 52.9 | - | 8.36 | 52.2 | 110.07 |
| PP-YOLOE+x | 640 | 54.7 | - | 14.3 | 98.42 | 206.59 |
- ピーク精度: YOLOv9-Eは、55.6という最高のmAPを達成し、最大のPP-YOLOE+xモデル（54.7 mAP）を上回りながら、使用するパラメータは大幅に少なくなっています（57.3M vs. 98.42M）。
- 効率性: YOLOv9は、全体的に優れたパラメータ効率を示しています。例えば、YOLOv9-Cはわずか25.3Mのパラメータで53.0 mAPに到達していますが、PP-YOLOE+lは同様の52.9 mAPを達成するために52.2Mのパラメータを必要とします。最小のモデルであるYOLOv9-Tは、わずか2.0Mのパラメータで非常に軽量です。
- 速度と精度のトレードオフ: PP-YOLOE+sはT4 GPU上で最速の推論時間を示していますが、精度（43.7 mAP）が犠牲になります。対照的に、YOLOv9-Sはわずかな遅延の増加だけで、はるかに高い46.8 mAPを実現しており、精度が重要なアプリケーションにとってより良いトレードオフとなります。
結論: どのモデルを選ぶべきか？
圧倒的多数の開発者、研究者、および企業にとって、YOLOv9が優れた選択肢です。最先端の精度と、驚くべき計算効率およびパラメータ効率の組み合わせにより、リアルタイム物体検出の新しい標準を確立します。
YOLOv9の主な利点は、その性能だけでなく、Ultralyticsエコシステム内での統合にあります。広く採用されているPyTorchフレームワーク上に構築されており、比類のない使いやすさ、豊富なドキュメント、マルチタスクの汎用性、そして活気に満ちた支援的なコミュニティを提供します。この包括的な環境は、開発時間を大幅に短縮し、デプロイメントとメンテナンスを簡素化します。
PP-YOLOE+は有能なモデルですが、その価値は、すでにBaidu PaddlePaddleエコシステム内で運用しているユーザーに大きく限定されています。この特定の環境外のユーザーにとって、新しいフレームワークを採用するコスト、汎用性とコミュニティサポートの制限により、Ultralytics YOLOv9が提供する強力でアクセス可能なソリューションと比較して、実用的な選択肢とは言えません。
検討すべきその他のモデル
さまざまなアーキテクチャを検討している場合は、Ultralyticsエコシステムで利用可能な他のモデルにも興味があるかもしれません。
- YOLOv8: 幅広いタスクに優れ、その速度と使いやすさで知られる、非常に汎用性が高くバランスの取れたモデル。
- : YOLO11: Ultralyticsの最新の公式モデルであり、パフォーマンスと効率の限界をさらに押し広げています。
- : RT-DETR: オブジェクト検出に対する異なるアーキテクチャアプローチを提供する、リアルタイムのトランスフォーマーベースの検出器。
