EfficientDet против YOLO: детальное сравнение для обнаружения объектов

Выбор оптимальной модели обнаружения объектов - критически важное решение для проектов в области компьютерного зрения, поскольку различные модели предлагают уникальные преимущества в точности, скорости и эффективности. На этой странице представлено подробное техническое сравнение EfficientDet и YOLO, двух выдающихся моделей в области обнаружения объектов. Мы анализируем их архитектуры, эталоны производительности и пригодность для различных приложений, чтобы помочь вам сделать осознанный выбор.

EfficientDet

EfficientDet был представлен компанией Google в 2019 году и известен своей эффективностью и масштабируемостью при обнаружении объектов. Он достигает современной точности при значительно меньшем количестве параметров и FLOP по сравнению со многими современными детекторами.

Архитектура и ключевые особенности

EfficientDet использует ряд архитектурных инноваций для повышения эффективности и точности:

• Магистральная сеть: В качестве опорной сети используется EfficientNet, известная своей эффективностью и масштабируемостью, достигаемой за счет поиска нейронной архитектуры.
• BiFPN (Bi-directional Feature Pyramid Network): Взвешенная двунаправленная сеть пирамид признаков, обеспечивающая эффективное и действенное слияние разномасштабных признаков.
• Составное масштабирование: Систематическое масштабирование всех измерений детектора (основа, сеть признаков, разрешение сети предсказания блоков/классов) с помощью коэффициента соединения.

Показатели производительности

Модели EfficientDet бывают разных размеров (от d0 до d7), предлагая различные компромиссы в производительности для разных вычислительных ресурсов.

• mAP: Достигает высокой средней точности (mAP) на наборе данных COCO, демонстрируя высокую точность обнаружения.
• Скорость вывода: Предлагает ряд скоростей вывода в зависимости от размера модели, причем модели меньшего размера подходят для приложений реального времени.
• Размер модели: Модели EfficientDet спроектированы с учетом параметров, что позволяет уменьшить размеры модели по сравнению с другими высокоточными детекторами.

Сильные и слабые стороны

Сильные стороны:

• Высокая эффективность: Отличный баланс между точностью и вычислительными затратами, что делает его подходящим для сред с ограниченными ресурсами.
• Масштабируемость: Компаунд-масштабирование позволяет легко масштабировать модель для достижения желаемых уровней производительности.
• Точность: Достижение современной точности при меньшем количестве параметров.
• Хорошо документированная реализация: Репозиторий AutoML от Google предоставляет четкую реализацию и предварительно обученные модели.

Слабые стороны:

• Сложность: Стратегии BiFPN и комбинированного масштабирования добавляют сложности архитектуре.
• Скорость вывода: Несмотря на эффективность, скорость вывода может быть не такой высокой, как у некоторых детекторов реального времени, таких как модели Ultralytics YOLO , особенно для больших вариантов EfficientDet.

Примеры использования

EfficientDet хорошо подходит для приложений, где важны и точность, и эффективность:

• Мобильные и пограничные устройства: Благодаря своей эффективности она может быть развернута на мобильных устройствах и пограничных вычислительных платформах.
• Робототехника: Подходит для робототехнических приложений, требующих точного и эффективного обнаружения объектов.
• Приложения с ограниченными ресурсами: Идеально подходит для сценариев, в которых вычислительные ресурсы ограничены, но при этом требуется высокая точность.

Узнайте больше об EfficientDet

DAMO-YOLO

YOLO, представленный компанией Alibaba Group в 2022 году, предназначен для высокоскоростного и точного обнаружения объектов, особенно в промышленных условиях. В нем объединены несколько новых технологий для достижения баланса скорости и точности.

Архитектура и ключевые особенности

Архитектура YOLO включает в себя несколько инновационных компонентов:

• Магистраль на основе NAS: Используется магистраль поиска на основе нейронной архитектуры (NAS), оптимизированная с точки зрения скорости и точности.
• RepGFPN (Reparameterized Gradient Feature Pyramid Network): Эффективная сеть слияния признаков, которая улучшает представление признаков, сохраняя при этом эффективность вычислений.
• ZeroHead: легкая головка обнаружения, разработанная для минимизации задержек.
• AlignedOTA (Aligned Optimal Transport Assignment): Усовершенствованная стратегия назначения для повышения уровня подготовки и точности.

Показатели производительности

Модели YOLO выпускаются в разных размерах (t, s, m, l), чтобы удовлетворить различные потребности в производительности.

• mAP: Достигнута конкурентоспособная mAP на наборе данных COCO, демонстрирующая высокую производительность обнаружения объектов.
• Скорость вывода: Приоритет отдается высокой скорости вывода, что делает его подходящим для приложений, работающих в режиме реального времени и чувствительных к задержкам.
• Размер модели: Разработана с целью обеспечения эффективности, предлагая хороший баланс между размером модели и производительностью.

Сильные и слабые стороны

Сильные стороны:

• Высокая скорость: Исключительная скорость вывода, оптимизированная для приложений реального времени.
• Промышленная направленность: Специально разработаны для промышленного применения с упором на практическое внедрение.
• Точность: Поддерживает высокую точность при высокой скорости вывода.
• Передовые технологии: Интеграция передовых технологий, таких как NAS-магистраль и AlignedOTA, для повышения производительности.
• Открытый исходный код: Публичный доступ с кодом и предварительно обученными моделями.

Слабые стороны:

• Относительно новая: Поскольку это новая модель, сообщество и экосистема могут все еще развиваться по сравнению с более устоявшимися моделями.
• Сложность: Интеграция нескольких передовых технологий может сделать архитектуру сложной для модификации или глубокой настройки.

Примеры использования

YOLO особенно эффективна в сценариях, требующих обнаружения объектов в реальном времени с высокой точностью:

• Промышленная инспекция: Идеально подходит для контроля качества и инспекции в производственных процессах.
• Автономное вождение: Подходит для автономных транспортных средств и передовых систем помощи водителю (ADAS), где низкая задержка является критически важной.
• Видеоаналитика в реальном времени: Такие приложения, как мониторинг дорожного движения и системы безопасности.
• Edge AI: развертывание на пограничных устройствах для обработки данных в режиме реального времени.

Узнайте больше о YOLO

Сравнительная таблица моделей

Заключение

EfficientDet и YOLO - это мощные модели обнаружения объектов с разными достоинствами. EfficientDet обеспечивает ряд эффективных моделей с высокой точностью, что делает ее универсальной для различных приложений, особенно с ограниченными ресурсами. YOLO, с другой стороны, разработана для высокоскоростных выводов без существенного снижения точности, что делает ее идеальной для промышленных и краевых приложений реального времени.

Для пользователей, заинтересованных в других высокопроизводительных моделях обнаружения объектов, Ultralytics предлагает ряд моделей YOLO , включая YOLOv5, YOLOv8и новейшую YOLO11. Сравнение с другими моделями, подобными YOLOX, также доступно, чтобы помочь вам найти лучшую модель для ваших конкретных потребностей. Рассмотрите возможность использования Ultralytics HUB для упрощенного обучения и развертывания моделей YOLO .

📅 Создано 1 год назад ✏️ Обновлено 1 месяц назад

Комментарии