Перейти к содержанию

DAMO-YOLO vs. EfficientDet: техническое сравнение

Выбор подходящей модели обнаружения объектов — это критически важное решение, которое уравновешивает точность, скорость и вычислительные затраты. На этой странице представлено подробное техническое сравнение DAMO-YOLO, высокопроизводительного детектора от Alibaba Group, и EfficientDet, семейства высокоэффективных моделей от Google. Несмотря на то, что обе модели являются мощными, они основаны на разных принципах проектирования: DAMO-YOLO отдает приоритет передовой скорости и точности благодаря новым архитектурным компонентам, в то время как EfficientDet фокусируется на максимальной эффективности параметров и FLOP за счет составного масштабирования.

Мы проанализируем их архитектуры, эталонные показатели производительности и идеальные варианты использования, чтобы помочь вам определить, что лучше всего подходит для вашего проекта. Мы также рассмотрим, как современные альтернативы, такие как модели Ultralytics YOLO, предлагают убедительное сочетание этих атрибутов в рамках удобной и универсальной экосистемы.

DAMO-YOLO

DAMO-YOLO — это современная модель обнаружения объектов в реальном времени, разработанная исследователями из Alibaba Group. В ней представлено несколько новых методов для расширения границ производительности и эффективности детекторов объектов. Модель использует поиск нейронной архитектуры (NAS) для обнаружения оптимальных базовых сетей и включает в себя эффективную сеть пирамиды признаков и облегченную головку обнаружения для достижения впечатляющих результатов.

Узнайте больше о DAMO-YOLO

Технические детали

Архитектура и ключевые особенности

Архитектура DAMO-YOLO основана на нескольких ключевых инновациях:

  • NAS-Powered Backbone: Вместо использования разработанного вручную backbone, DAMO-YOLO использует Neural Architecture Search (NAS) для поиска более эффективной структуры, в результате чего получается пользовательский backbone "MazeNet", оптимизированный для извлечения признаков.
  • Эффективный RepGFPN Neck: Он использует эффективную версию Generalized Feature Pyramid Network (GFPN) с методами повторной параметризации. Это обеспечивает мощное многомасштабное слияние признаков с минимальными вычислительными затратами во время инференса.
  • ZeroHead: Модель представляет собой облегченную anchor-free detector структуру под названием ZeroHead, которая значительно сокращает количество параметров и вычислений, необходимых для окончательных прогнозов обнаружения.
  • Назначение меток AlignedOTA: Используется улучшенная стратегия назначения меток под названием AlignedOTA, которая помогает модели лучше обучаться, более эффективно сопоставляя фактические ограничивающие рамки с прогнозами во время обучения.

Сильные стороны

  • Высокая скорость инференса на GPU: DAMO-YOLO исключительно быстра на GPU, что делает ее лучшим выбором для приложений, требующих производительности в реальном времени.
  • Высокая точность: Достигает высокой средней точности (mAP), конкурируя или превосходя многие другие модели в своем классе скорости.
  • Инновационный дизайн: Использование NAS и пользовательского neck/head демонстрирует современный подход к проектированию детекторов, расширяя границы возможного.

Слабые стороны

  • Экосистема и удобство использования: Модель менее интегрирована в комплексную платформу, что может усложнить обучение, развертывание и обслуживание по сравнению с решениями с надежной экосистемой.
  • Производительность CPU: Модель в значительной степени оптимизирована для оборудования GPU, и ее производительность на CPU не так хорошо документирована или приоритетна.
  • Специализация по задачам: DAMO-YOLO разработан специально для обнаружения объектов, и ему не хватает встроенной универсальности для обработки других задач компьютерного зрения, таких как сегментация или оценка позы.

Идеальные варианты использования

DAMO-YOLO лучше всего подходит для сценариев, где основным требованием является высокоскоростное и высокоточное обнаружение на GPU-оборудовании. Это включает в себя такие приложения, как видеоаналитика в реальном времени, робототехника и передовые системы наблюдения.

EfficientDet

EfficientDet — это семейство масштабируемых моделей обнаружения объектов, разработанное командой Google Brain. Его основное нововведение — это сочетание эффективного backbone, новой сети объединения признаков и метода составного масштабирования, который равномерно масштабирует глубину, ширину и разрешение модели. Этот подход позволяет EfficientDet достичь высокой эффективности с точки зрения как количества параметров, так и FLOPs.

Узнайте больше об EfficientDet

Технические детали

Архитектура и ключевые особенности

Архитектура EfficientDet определяется тремя основными компонентами:

  • EfficientNet Backbone: Он использует высокоэффективный EfficientNet в качестве своей базовой сети для извлечения признаков, которая сама была разработана с использованием NAS.
  • BiFPN (Bi-directional Feature Pyramid Network): EfficientDet представляет BiFPN, новую сеть признаков, которая обеспечивает простое и быстрое объединение многомасштабных признаков. Она включает в себя взвешенные соединения для определения важности различных входных признаков и многократно применяет объединение сверху вниз и снизу вверх.
  • Составное масштабирование: Ключевой особенностью является метод составного масштабирования, который принципиально масштабирует backbone сеть, сеть признаков и detection head. Это гарантирует, что по мере увеличения модели ее точность предсказуемо улучшается без потери вычислительных ресурсов.

Сильные стороны

  • Эффективность параметров и FLOP: Модели EfficientDet исключительно эффективны, требуя меньше параметров и FLOPs, чем многие другие модели с аналогичным уровнем точности.
  • Масштабируемость: Семейство моделей масштабируется от легкой D0 до большой D7, предоставляя широкий спектр опций для соответствия различным вычислительным возможностям, от периферийных устройств до облачных серверов.
  • Высокая производительность CPU: Благодаря своей эффективности, EfficientDet хорошо работает на CPU, что делает его жизнеспособным вариантом для развертываний без выделенного оборудования GPU.

Слабые стороны

  • Более медленный инференс на GPU: Будучи эффективным, EfficientDet может иметь более высокую задержку на GPU, чем такие модели, как DAMO-YOLO, которые специально оптимизированы для скорости.
  • Сложность объединения признаков: BiFPN, хотя и эффективен, добавляет уровень сложности, который может привести к более высокой задержке по сравнению с более простыми односторонними путями объединения.
  • Ограниченная универсальность: Как и DAMO-YOLO, EfficientDet — это в первую очередь детектор объектов, который изначально не поддерживает другие задачи компьютерного зрения в рамках своего оригинального фреймворка.

Идеальные варианты использования

EfficientDet — отличный выбор для приложений, где вычислительные ресурсы и размер модели являются существенными ограничениями. Он превосходен в сценариях edge AI, мобильных приложениях и масштабных облачных сервисах, где минимизация эксплуатационных расходов имеет решающее значение. Его масштабируемость делает его подходящим для проектов, которые, возможно, потребуется развернуть на различных аппаратных платформах.

Анализ производительности: скорость в сравнении с точностью

Производительность DAMO-YOLO и EfficientDet подчеркивает их различные приоритеты проектирования.

Модель размер
(пиксели)		 mAPval
50-95		 Скорость
CPU ONNX
(мс)		 Скорость
T4 TensorRT10
(мс)		 параметры
(M)		 FLOPs
(B)
DAMO-YOLOt 640 42.0 - 2.32 8.5 18.1
DAMO-YOLOs 640 46.0 - 3.45 16.3 37.8
DAMO-YOLOm 640 49.2 - 5.09 28.2 61.8
DAMO-YOLOl 640 50.8 - 7.18 42.1 97.3
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
  • DAMO-YOLO явно доминирует по скорости GPU, при этом его самая маленькая модель достигает задержки в 2,32 мс. Он предлагает сильный mAP для своей скорости, что делает его лидером производительности для приложений GPU в реальном времени.
  • EfficientDet превосходен в эффективности использования ресурсов. Модель EfficientDet-D0 имеет наименьшее количество параметров (3,9 млн) и FLOPs (2,54 млрд) с большим отрывом, а также лучшую скорость CPU. Семейство масштабируется до самой высокой точности (53,7 mAP для D7), но это достигается за счет значительного снижения скорости инференса, особенно на GPU.

Преимущество Ultralytics: Превосходная альтернатива

Несмотря на то, что DAMO-YOLO и EfficientDet сильны в своих нишах, разработчикам часто требуется решение, которое обеспечивает превосходный баланс производительности, удобства использования и универсальности. Модели Ultralytics, такие как YOLOv8 и новейшая YOLO11, предлагают убедительную и часто превосходящую альтернативу.

Ключевые преимущества использования моделей Ultralytics включают:

  • Простота использования: Оптимизированный Python API, подробная документация и понятное использование CLI значительно упрощают начало работы, обучение и развертывание моделей.
  • Хорошо поддерживаемая экосистема: Ultralytics предоставляет активно разрабатываемую и поддерживаемую экосистему с сильным сообществом на GitHub, частыми обновлениями и бесшовной интеграцией с Ultralytics HUB для управления наборами данных и MLOps.
  • Баланс производительности: Модели Ultralytics высоко оптимизированы для достижения превосходного компромисса между скоростью и точностью на CPU и GPU, что делает их подходящими для широкого спектра реальных сценариев развертывания.
  • Эффективность использования памяти: Модели Ultralytics YOLO разработаны для эффективного использования памяти, часто требуя меньше памяти CUDA для обучения и инференса по сравнению с более сложными архитектурами.
  • Универсальность: В отличие от однозадачных моделей, модели Ultralytics YOLO изначально поддерживают несколько задач компьютерного зрения, включая обнаружение объектов, сегментацию экземпляров, классификацию изображений, оценку позы и ориентированные ограничивающие рамки (OBB), и все это в рамках единой унифицированной структуры.
  • Эффективность обучения: Воспользуйтесь преимуществами быстрого времени обучения, эффективной загрузки данных и готовых предварительно обученных весов на наборах данных, таких как COCO.

Заключение

И DAMO-YOLO, и EfficientDet предлагают мощные возможности для обнаружения объектов. DAMO-YOLO - это выбор для пользователей, которым нужна максимальная скорость инференса GPU с высокой точностью. EfficientDet предоставляет масштабируемое семейство моделей с беспрецедентной эффективностью параметров и FLOP, что делает его идеальным для сред с ограниченными ресурсами.

Однако, для большинства разработчиков и исследователей часто предпочтительнее целостное решение. Модели Ultralytics, такие как YOLOv8 и YOLO11, выделяются тем, что предлагают превосходное сочетание высокой производительности, исключительной простоты использования и надежной многозадачной экосистемы. Их сбалансированный дизайн, активное обслуживание и универсальность делают их рекомендуемым выбором для широкого спектра проектов компьютерного зрения, от академических исследований до коммерческих приложений производственного уровня.

Изучите другие сравнения моделей

Для получения дополнительной информации изучите, как DAMO-YOLO и EfficientDet сравниваются с другими современными моделями в документации Ultralytics:



📅 Создано 1 год назад ✏️ Обновлено 1 месяц назад
glenn-jocher

Комментарии