Перейти к содержанию

YOLOv7 против PP-YOLOE+: техническое сравнение для обнаружения объектов

Выбор правильной модели обнаружения объектов — это критически важное решение в компьютерном зрении, требующее тщательного баланса точности, скорости и вычислительных ресурсов. На этой странице представлено подробное техническое сравнение между YOLOv7 и PP-YOLOE+, двумя влиятельными моделями, которые установили высокие стандарты в этой области. Мы изучим их архитектурные проекты, показатели производительности и идеальные варианты использования, чтобы помочь вам сделать осознанный выбор для ваших проектов.

YOLOv7: Оптимизирована для скорости и точности

YOLOv7 представляет собой важную веху в семействе YOLO, получившую признание за исключительный баланс между скоростью логического вывода в реальном времени и высокой точностью. Она представила новые архитектурные и обучающие оптимизации, которые расширили границы возможного для детекторов объектов на момент ее выпуска.

Узнайте больше о YOLOv7

Архитектура и ключевые особенности

Архитектура YOLOv7 включает в себя несколько ключевых инноваций, подробно описанных в ее статье. Одним из основных ее вкладов является Extended Efficient Layer Aggregation Network (E-ELAN), новая конструкция backbone, которая повышает способность сети к обучению, не нарушая градиентный путь, что приводит к более эффективному извлечению признаков.

Кроме того, YOLOv7 использует подход "trainable bag-of-freebies". Он включает в себя использование передовых методов оптимизации и стратегий обучения, таких как coarse-to-fine lead guided loss, которые повышают точность обнаружения без добавления каких-либо вычислительных затрат во время инференса. Модель также использует методы повторной параметризации для создания более эффективной архитектуры для развертывания после завершения обучения.

Производительность и варианты использования

YOLOv7 славится своей выдающейся производительностью, особенно в сценариях, требующих высокоскоростной обработки без значительного компромисса в точности. Его эффективность делает его отличным выбором для inference в реальном времени на оборудовании GPU.

Идеальные области применения включают:

  • Автономные системы: Обеспечение систем восприятия в автономных транспортных средствах и дронах, где низкая задержка имеет решающее значение для безопасности.
  • Безопасность и видеонаблюдение: Используется в передовых системах безопасности для немедленного обнаружения угроз в прямых видеотрансляциях.
  • Робототехника: Позволяет роботам воспринимать окружающую среду и взаимодействовать с ней в режиме реального времени, что крайне важно для автоматизации производства и логистики.

Сильные и слабые стороны

  • Преимущества: Современный компромисс между скоростью и точностью, высокоэффективная архитектура для инференса на GPU и передовые стратегии обучения, повышающие производительность.
  • Недостатки: Как модель, основанная на anchor-box, она может потребовать тщательной настройки конфигураций anchor-box для достижения оптимальной производительности на пользовательских наборах данных. Процесс обучения для более крупных вариантов может быть вычислительно интенсивным.

PP-YOLOE+: Без привязки к anchor и универсальность

PP-YOLOE+, разработанный Baidu, — это высокопроизводительный детектор без anchor boxes из пакета PaddleDetection. Он выделяется своей масштабируемостью и высокой производительностью в широком диапазоне размеров моделей, упрощая конвейер обнаружения за счет устранения anchor boxes.

Документация PP-YOLOE+ (PaddleDetection)

Архитектура и ключевые особенности

Основным нововведением PP-YOLOE+ является его конструкция без привязки к якорям, которая упрощает модель, устраняя необходимость в предварительно определенных ограничивающих рамках и связанных с ними гиперпараметрах. Это делает модель более гибкой и легкой в адаптации к различным формам и размерам объектов. Она имеет разделенную головную часть для задач классификации и локализации, что помогает разрешить конфликты оптимизации между ними. Модель также использует VariFocal Loss, специализированную функцию потерь, для приоритизации сложных примеров во время обучения. Версия "+" включает в себя улучшения магистральной сети, промежуточного слоя (Path Aggregation Network) и головной части для повышения производительности.

Производительность и варианты использования

PP-YOLOE+ предоставляет семейство моделей (t, s, m, l, x), которые предлагают гибкий компромисс между скоростью и точностью. Эта масштабируемость делает его адаптируемым к различным аппаратным ограничениям, от периферийных устройств с ограниченными ресурсами до мощных облачных серверов.

Идеальные области применения включают:

Сильные и слабые стороны

  • Преимущества: Anchor-free дизайн упрощает архитектуру и процесс обучения. Обеспечивает отличную масштабируемость с несколькими размерами моделей и достигает хорошего баланса между точностью и скоростью.
  • Недостатки: Модель в первую очередь разработана для фреймворка глубокого обучения PaddlePaddle, что может потребовать дополнительных усилий для интеграции в рабочие процессы на основе PyTorch. Ее сообщество и поддержка сторонних инструментов менее обширны, чем у семейства YOLO.

Прямое сравнение производительности

При сравнении YOLOv7 и PP-YOLOE+ выбор часто зависит от конкретных требований к производительности и оборудования. YOLOv7 обычно превосходит в обеспечении максимальной пропускной способности на GPU, что видно по его высоким показателям FPS. PP-YOLOE+, с другой стороны, предоставляет более детальный выбор моделей, позволяя разработчикам выбрать именно ту точку компромисса, которая им нужна. Например, PP-YOLOE+s исключительно быстр, в то время как PP-YOLOE+x достигает очень высокого mAP за счет скорости.

Модель размер
(пиксели)		 mAPval
50-95		 Скорость
CPU ONNX
(мс)		 Скорость
T4 TensorRT10
(мс)		 параметры
(M)		 FLOPs
(B)
YOLOv7l 640 51.4 - 6.84 36.9 104.7
YOLOv7x 640 53.1 - 11.57 71.3 189.9
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

Почему Ultralytics YOLO — лучший выбор

Несмотря на то, что YOLOv7 и PP-YOLOE+ являются мощными моделями, разработчики и исследователи, ищущие современную, универсальную и удобную структуру, найдут превосходную ценность в экосистеме Ultralytics, особенно с такими моделями, как Ultralytics YOLOv8 и новейшая YOLO11.

Вот почему модели Ultralytics YOLO выделяются:

  • Простота использования: Ultralytics предоставляет оптимизированный Python API и CLI, которые делают обучение, проверку и развертывание невероятно простыми. Это подкрепляется обширной документацией и многочисленными учебными пособиями.
  • Хорошо поддерживаемая экосистема: Модели являются частью всесторонней экосистемы, которая включает активную разработку, большое сообщество с открытым исходным кодом и интеграцию с такими инструментами, как Ultralytics HUB, для простой MLOps.
  • Универсальность: Модели Ultralytics, такие как YOLOv8 и YOLO11, не ограничиваются обнаружением объектов. Они предлагают встроенную поддержку других ключевых задач компьютерного зрения, включая сегментацию экземпляров, оценку позы, классификацию и обнаружение ориентированных объектов (OBB), предоставляя унифицированное решение.
  • Производительность и эффективность: Модели Ultralytics разработаны для оптимального баланса скорости и точности. Они также эффективно используют память, часто требуя меньше памяти CUDA для обучения и вывода по сравнению с другими архитектурами, что является значительным преимуществом.
  • Эффективность обучения: Благодаря готовым предварительно обученным весам на наборах данных, таких как COCO, и эффективным процессам обучения, получение высокопроизводительной пользовательской модели становится быстрее и доступнее.

Заключение

YOLOv7 — отличный выбор для приложений, где производительность GPU в реальном времени является главным приоритетом. PP-YOLOE+ предлагает отличную масштабируемость и упрощенный подход без anchor-ов, но его зависимость от фреймворка PaddlePaddle может быть ограничением для многих разработчиков.

Однако для большинства современных приложений модели Ultralytics, такие как YOLOv8 и YOLO11, представляют собой более убедительный и перспективный вариант. Они сочетают в себе современную производительность с непревзойденным удобством использования, широкой поддержкой задач и надежной, хорошо поддерживаемой экосистемой. Это делает их идеальным выбором для разработчиков и исследователей, стремящихся эффективно создавать и развертывать высококачественные решения в области компьютерного зрения.

Изучите другие модели

Для дальнейшего изучения рассмотрите эти сравнения с участием YOLOv7, PP-YOLOE+ и других ведущих моделей:



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

Комментарии