EfficientDet vs YOLOv7: техническое сравнение

Выбор подходящей модели обнаружения объектов — это критически важное решение, которое уравновешивает требования к точности, скорости и вычислительным затратам. На этой странице представлено подробное техническое сравнение двух влиятельных моделей: EfficientDet, известной своей исключительной эффективностью параметров, и YOLOv7, знаковой модели для обнаружения объектов в реальном времени. Изучая их архитектуры, показатели производительности и идеальные варианты использования, мы стремимся предоставить информацию, необходимую для выбора лучшей модели для вашего проекта, а также выделить преимущества более современных альтернатив.

EfficientDet: Масштабируемость и эффективность

EfficientDet был представлен командой Google Brain как семейство высокоэффективных и масштабируемых детекторов объектов. Его основная инновация заключается в оптимизации архитектуры модели и принципов масштабирования для достижения более высокой производительности с меньшим количеством параметров и вычислительных ресурсов (FLOPs).

• Авторы: Мингксинг Тан, Руоминг Панг и Куок В. Ле
• Организация: Google
• Дата: 20.11.2019
• Arxiv: https://arxiv.org/abs/1911.09070
• GitHub: https://github.com/google/automl/tree/master/efficientdet
• Документация: https://github.com/google/automl/tree/master/efficientdet#readme

Архитектура и ключевые особенности

В основе конструкции EfficientDet лежат три ключевых компонента:

• EfficientNet Backbone: В качестве основы для извлечения признаков используется высокоэффективная сеть EfficientNet, которая была разработана с использованием поиска нейронной архитектуры (NAS).
• BiFPN (Bi-directional Feature Pyramid Network): Вместо стандартной FPN, EfficientDet представляет BiFPN, которая обеспечивает более насыщенное объединение многомасштабных признаков со взвешенными соединениями, повышая точность с минимальными накладными расходами.
• Комплексное масштабирование (Compound Scaling): Новый метод масштабирования, который равномерно масштабирует глубину, ширину и разрешение backbone, сети признаков и prediction head, используя единый составной коэффициент. Это позволяет масштабировать модель от легкой EfficientDet-D0 до высокоточной D7, удовлетворяя широкий спектр вычислительных бюджетов.

Сильные и слабые стороны

Преимущества:

• Исключительная эффективность: Обеспечивает высокую точность для заданного количества параметров и FLOPs, что делает его очень экономичным как для обучения, так и для развертывания.
• Масштабируемость: Метод масштабирования обеспечивает четкий путь для масштабирования модели вверх или вниз в зависимости от аппаратных ограничений, от устройств периферийного ИИ до мощных облачных серверов.
• Высокая производительность на стандартных бенчмарках: Достигнуты самые современные результаты на наборе данных COCO после его выпуска, что демонстрирует его эффективность.

Слабые стороны:

• Более медленная скорость инференса: Будучи эффективной по FLOPs, его архитектура может приводить к более высокой задержке по сравнению с моделями, специально разработанными для инференса в реальном времени, такими как семейство YOLO.
• Специфичность задачи: EfficientDet — это в первую очередь модель обнаружения объектов, и ей не хватает встроенной многозадачной универсальности, которая есть в современных фреймворках.
• Сложность: Концепции BiFPN и составного масштабирования, хотя и мощные, могут быть более сложными для реализации с нуля по сравнению с более простыми архитектурами.

YOLOv7: Расширение границ производительности в реальном времени

YOLOv7, разработанный авторами оригинальной YOLOv4, установил новый стандарт для детекторов объектов в реальном времени, значительно улучшив как скорость, так и точность. Он представил новые методы обучения и архитектурные оптимизации, чтобы расширить границы возможного на оборудовании GPU.

• Авторы: Чен-Яо Ванг, Алексей Бочковский и Хонг-Юань Марк Ляо
• Организация: Institute of Information Science, Academia Sinica, Taiwan
• Дата: 06.07.2022
• Arxiv: https://arxiv.org/abs/2207.02696
• GitHub: https://github.com/WongKinYiu/yolov7
• Документация: https://docs.ultralytics.com/models/yolov7/

Узнайте больше о YOLOv7

Архитектура и ключевые особенности

Улучшения YOLOv7 обусловлены несколькими ключевыми областями:

• Архитектурные изменения: Представлена расширенная эффективная сеть агрегирования слоев (E-ELAN) для улучшения способности сети к обучению без разрушения исходного пути градиента.
• Обучаемый набор бесплатных улучшений: Основным вкладом является использование стратегий оптимизации во время обучения, которые повышают точность, не увеличивая стоимость вывода. Это включает в себя такие методы, как повторно параметризованная свертка и поэтапное обучение с управляемым лидером.
• Масштабирование модели: YOLOv7 предоставляет методы масштабирования моделей на основе конкатенации, гарантируя, что архитектура остается оптимальной при масштабировании для повышения точности.

Сильные и слабые стороны

Преимущества:

• Превосходный компромисс между скоростью и точностью: На момент выпуска она предлагала лучший баланс mAP и скорости вывода среди детекторов реального времени.
• Эффективное обучение: Подход "bag-of-freebies" позволяет достичь высокой точности с более эффективными циклами обучения по сравнению с моделями, требующими более длительного обучения или более сложной постобработки.
• Проверенная производительность: Это хорошо зарекомендовавшая себя модель с высокими результатами на эталонных тестах, что делает ее надежным выбором для высокопроизводительных приложений.

Слабые стороны:

• Требовательность к ресурсам: Более крупные модели YOLOv7 требуют значительных GPU-ресурсов для обучения.
• Ограниченная универсальность: Хотя существуют версии от сообщества для других задач, официальная модель ориентирована на обнаружение объектов. Интегрированные фреймворки, такие как Ultralytics YOLOv8, предлагают встроенную поддержку сегментации, классификации и оценки позы.
• Сложность: Сочетание архитектурных изменений и передовых методов обучения может быть сложным для полного понимания и настройки.

Анализ производительности: эффективность в сравнении со скоростью

Основное различие между EfficientDet и YOLOv7 заключается в их философии проектирования. EfficientDet отдает приоритет вычислительной эффективности (FLOPs) и количеству параметров, в то время как YOLOv7 отдает приоритет скорости инференса (задержке) на GPU.

Как показывает таблица, меньшие модели EfficientDet чрезвычайно легкие по параметрам и FLOPs. Однако YOLOv7x достигает сопоставимого mAP с EfficientDet-d6/d7 со значительно меньшей задержкой на GPU T4, что подчеркивает его пригодность для приложений реального времени.

Почему стоит выбрать модели Ultralytics YOLO?

Несмотря на то, что EfficientDet и YOLOv7 являются мощными моделями, область компьютерного зрения быстро продвинулась вперед. Новые модели Ultralytics YOLO, такие как YOLOv8 и YOLO11, предлагают существенные преимущества, которые делают их превосходным выбором для современной разработки.

• Простота использования: Модели Ultralytics разработаны с учетом потребностей пользователей и отличаются оптимизированным Python API, обширной документацией и простыми командами CLI, которые делают обучение, проверку и развертывание невероятно простыми.
• Хорошо поддерживаемая экосистема: Пользователи получают выгоду от активной разработки, большого open-source сообщества, частых обновлений и бесшовной интеграции с такими инструментами, как Ultralytics HUB, для комплексного MLOps.
• Баланс производительности: Модели Ultralytics обеспечивают превосходный компромисс между скоростью и точностью, что делает их подходящими для широкого спектра реальных сценариев, от периферийных устройств до облачных платформ.
• Эффективность использования памяти: Модели Ultralytics YOLO разработаны для эффективного использования памяти. Они часто требуют меньше памяти CUDA для обучения, чем модели на основе трансформеров и даже некоторые варианты EfficientDet или YOLOv7, что позволяет проводить обучение на более широком спектре оборудования.
• Универсальность: Такие модели, как YOLOv8 и YOLO11, — это не просто детекторы. Это многозадачные фреймворки, поддерживающие «из коробки» сегментацию экземпляров, классификацию изображений, оценку позы и ориентированное обнаружение объектов (OBB).
• Эффективность обучения: Воспользуйтесь преимуществами эффективных процессов обучения, готовых предварительно обученных весов на наборах данных, таких как COCO, и более быстрого времени сходимости.

Заключение

EfficientDet превосходен в сценариях, где эффективность параметров и FLOP имеет первостепенное значение, предлагая отличную масштабируемость в рамках различных бюджетов ресурсов. Это отличный выбор для приложений на устройствах с ограниченными ресурсами или в масштабных облачных средах, где вычислительные затраты являются основным фактором. YOLOv7 расширяет границы обнаружения объектов в реальном времени, обеспечивая исключительную скорость и точность, особенно на оборудовании GPU, за счет использования передовых методов обучения.

Однако, для разработчиков, ищущих современный, универсальный и удобный фреймворк с высокой производительностью, отличной документацией и всесторонней экосистемой, модели Ultralytics, такие как YOLOv8 и YOLO11, представляют собой более привлекательный выбор. Они предлагают унифицированное решение для широкого спектра задач компьютерного зрения, упрощая процесс разработки от исследований до внедрения в производство.

Сравнения с другими моделями

Для дальнейшего изучения рассмотрите эти сравнения с участием EfficientDet, YOLOv7 и других соответствующих моделей:

• EfficientDet в сравнении с YOLOv8
• EfficientDet в сравнении с YOLOv5
• YOLOv7 против YOLOv8
• YOLOv7 против YOLOv5
• RT-DETR против YOLOv7
• YOLOX против YOLOv7
• Ознакомьтесь с последними моделями, такими как YOLOv10 и YOLO11.

📅 Создано 1 год назад ✏️ Обновлено 1 месяц назад

Комментарии