YOLOv6-3.0 vs YOLOv8: Comparação técnica detalhada
A escolha do modelo ideal de deteção de objectos é crucial para o sucesso das aplicações de visão por computador. Ultralytics oferece um conjunto de modelos YOLO , cada um com pontos fortes únicos. Esta página fornece uma comparação técnica entre o YOLOv6-3.0 e o Ultralytics YOLOv8 para tarefas de deteção de objetos, analisando suas arquiteturas, desempenho e casos de uso para orientar sua seleção de modelos.
Ultralytics YOLOv8
Ultralytics YOLOv8 é a mais recente iteração da série YOLO , conhecida pela sua velocidade e precisão na deteção de objectos. Foi concebido para ser fácil de utilizar e flexível, baseando-se nas versões anteriores com melhorias na arquitetura e facilidade de utilização. YOLOv8 apresenta uma arquitetura simplificada com um enfoque na eficiência, com uma nova rede de base e uma cabeça de deteção sem âncoras. Este design melhora a velocidade e a precisão, tornando-o versátil para várias tarefas, incluindo a segmentação de instâncias e a estimativa de pose.
Pontos fortes:
- Desempenho de última geração: Equilibra um elevado mAP com velocidades de inferência rápidas.
- Versatilidade: Suporta deteção de objectos, segmentação, classificação e estimativa de pose.
- Fácil de utilizar: Documentação abrangente e ferramentas fáceis de utilizar simplificam a formação e a implementação.
- Forte apoio da comunidade: Beneficie-se de uma grande comunidade de código aberto e de integrações com o Ultralytics HUB.
Pontos fracos:
- Exigências computacionais: Os modelos de maiores dimensões requerem recursos computacionais significativos.
- Compromisso velocidade-precisão: A otimização pode ser necessária para aplicações extremamente sensíveis à latência em dispositivos de baixo consumo.
Casos de utilização:
Ideal para aplicações em tempo real que exigem um equilíbrio entre velocidade e precisão, tais como:
- Sistemas de vigilância em tempo real
- Robótica e veículos autónomos
- Automação industrial e controlo da qualidade na indústria transformadora
YOLOv6-3.0
O YOLOv6, desenvolvido pela Meituan, foi concebido para a deteção de objectos de elevado desempenho, especialmente para aplicações industriais. A versão 3.0 enfatiza melhorias tanto na velocidade como na precisão. Incorpora melhorias arquitectónicas para otimizar a velocidade de inferência sem comprometer a precisão, utilizando um design de rede neural sensível ao hardware para eficiência em diferentes plataformas de hardware. Os principais recursos incluem um backbone de reparametrização eficiente e um design de bloco híbrido.
Pontos fortes:
- Alta velocidade de inferência: Optimizado para um desempenho rápido, especialmente em hardware industrial.
- Arquitetura eficiente: Design com reconhecimento de hardware e backbone de reparametrização para velocidade.
- Foco industrial: Concebidos para um desempenho robusto em aplicações industriais.
Pontos fracos:
- Comunidade e ecossistema: Comunidade mais pequena em comparação com o YOLOv8.
- Versatilidade: Principalmente focado na deteção de objectos, com menos ênfase noutras tarefas de visão em comparação com o YOLOv8.
Casos de utilização:
Mais adequado para aplicações que dão prioridade à velocidade e eficiência na deteção de objectos, tais como:
- Sistemas de inspeção da qualidade industrial
- Seguimento de objectos a alta velocidade
- Dispositivos periféricos com recursos limitados
| Modelo | tamanho (pixéis) |
mAPval 50-95 |
Velocidade CPU ONNX (ms) |
Velocidade T4TensorRT10 (ms) |
params (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 |
| 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 |
Conclusão
Tanto o YOLOv6-3.0 como YOLOv8 são modelos poderosos de deteção de objectos. YOLOv8 destaca-se pela sua versatilidade e facilidade de utilização, apoiado por uma grande comunidade e por funcionalidades abrangentes. O YOLOv6-3.0 foi concebido para aplicações industriais que requerem inferência a alta velocidade. A sua escolha depende das prioridades do seu projeto: para um amplo suporte de tarefas e facilidade de utilização, YOLOv8 é vantajoso; para uma velocidade optimizada em tarefas de deteção de objectos, especialmente em ambientes industriais, o YOLOv6-3.0 é um forte concorrente.
Os utilizadores interessados em outros modelos também podem considerar YOLOv5YOLOv7, YOLOv9, YOLO10 e o mais recente YOLO11 para diferentes desempenhos e conjuntos de caraterísticas.
