YOLOv8 vs. EfficientDet: техническое сравнение

Выбор подходящей модели обнаружения объектов предполагает компромисс между точностью, скоростью и вычислительными затратами. На этой странице представлено подробное техническое сравнение двух влиятельных архитектур: Ultralytics YOLOv8, современной модели, известной своей скоростью и универсальностью, и EfficientDet, семейства моделей от Google, разработанных для исключительной эффективности параметров. Хотя обе модели являются мощными, они основаны на разных принципах проектирования, что делает их подходящими для разных приложений.

Ultralytics YOLOv8: Универсальность и производительность

Авторы: Glenn Jocher, Ayush Chaurasia и Jing Qiu
Организация: Ultralytics
Дата: 2023-01-10
GitHub: https://github.com/ultralytics/ultralytics
Документация: https://docs.ultralytics.com/models/yolov8/

Ultralytics YOLOv8 — это передовой одноэтапный детектор объектов, основанный на успехах предыдущих версий YOLO. Он зарекомендовал себя как универсальная и мощная платформа благодаря ключевым архитектурным улучшениям. К ним относятся новая магистральная сеть CSPDarknet, модуль C2f для расширенного объединения признаков и отделенная от якорей голова. Такая конструкция не только повышает производительность, но и обеспечивает гибкость при выполнении широкого спектра задач компьютерного зрения.

Сильные стороны YOLOv8

• Баланс производительности: YOLOv8 обеспечивает отличный компромисс между скоростью вывода и точностью, что делает его подходящим для различных реальных сценариев развертывания, от периферийных устройств до мощных облачных серверов.
• Универсальность: Важным преимуществом YOLOv8 является встроенная поддержка различных задач компьютерного зрения в рамках единой унифицированной структуры. Это включает в себя обнаружение объектов, сегментацию экземпляров, классификацию изображений, оценку позы и обнаружение ориентированных ограничивающих прямоугольников (OBB).
• Простота использования: Модель является частью хорошо поддерживаемой экосистемы, в которой приоритет отдан удобству использования. Она предлагает оптимизированный Python API и простой CLI, поддерживаемые обширной документацией и многочисленными руководствами.
• Эффективность обучения: YOLOv8 отличается эффективными процессами обучения и предоставляет легкодоступные предварительно обученные веса, что упрощает разработку пользовательских моделей. Как правило, для обучения требуется меньше памяти CUDA по сравнению с более сложными архитектурами.
• Хорошо поддерживаемая экосистема: Пользователи получают выгоду от непрерывной разработки, сильного open-source сообщества, частых обновлений и бесшовной интеграции с такими инструментами, как Ultralytics HUB, для комплексных рабочих процессов MLOps.

Слабые стороны YOLOv8

• Более крупные модели, такие как YOLOv8x, требуют значительных вычислительных ресурсов для обучения и развертывания.
• Может потребоваться дальнейшая оптимизация, такая как квантование, для развертывания на оборудовании с крайне ограниченными ресурсами.

Идеальные сценарии использования YOLOv8

YOLOv8 идеально подходит для приложений, требующих высокой точности и производительности в реальном времени, таких как передовая робототехника, интеллектуальные системы безопасности и инфраструктура умного города. Ее универсальность также делает ее лучшим выбором для проектов, которые могут быть расширены и включать другие задачи компьютерного зрения, помимо простого обнаружения объектов.

Узнайте больше о YOLOv8

EfficientDet: Масштабируемость и эффективность

Авторы: Mingxing Tan, Ruoming Pang и Quoc V. Le
Организация: Google
Дата: 2019-11-20
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

EfficientDet — это семейство моделей обнаружения объектов, представленное командой Google Brain. Его основное нововведение — это акцент на эффективности и масштабируемости. В архитектуре используется backbone EfficientNet, новая Bi-directional Feature Pyramid Network (BiFPN) для эффективного объединения многомасштабных признаков и метод составного масштабирования. Этот метод равномерно масштабирует глубину, ширину и разрешение backbone, сети признаков и head предсказания, что позволяет адаптировать модель к различным ограничениям ресурсов.

Сильные стороны EfficientDet

• Высокая эффективность: EfficientDet разработан для минимизации количества параметров и FLOPs при максимальном увеличении точности, что делает его одной из самых вычислительно эффективных архитектур для своего времени.
• Масштабируемость: Комплексный подход к масштабированию предоставляет семейство моделей (от D0 до D7), которые можно выбирать в зависимости от доступного вычислительного бюджета, от мобильных устройств до крупных облачных серверов.
• Точность: Более крупные модели EfficientDet достигают конкурентоспособной точности на стандартных бенчмарках, таких как набор данных COCO.

Слабые стороны EfficientDet

• Скорость инференса: Несмотря на эффективность по FLOPs, EfficientDet не всегда обеспечивает самую быструю скорость инференса в реальных условиях, особенно на GPU, по сравнению с архитектурами, такими как YOLOv8, которые высоко оптимизированы для параллельной обработки.
• Ограниченная универсальность: EfficientDet — это в первую очередь модель для обнаружения объектов, и ей не хватает встроенной поддержки других задач, таких как сегментация или оценка позы, которые есть во фреймворке Ultralytics.
• Экосистема и обслуживание: Официальный репозиторий не так активно поддерживается новыми функциями и интеграциями, как экосистема Ultralytics, что может затруднить внедрение и развертывание для разработчиков.

Идеальные сценарии использования EfficientDet

EfficientDet превосходен в сценариях, где количество параметров и теоретическая вычислительная стоимость (FLOPs) являются наиболее важными ограничениями. Это отличный выбор для приложений на определенных устройствах edge AI, где размер модели строго ограничен, или в облачных средах, где минимизация вычислительных затрат является приоритетом.

Узнайте больше об EfficientDet

Прямое сравнение производительности: скорость, точность и эффективность

При сравнении YOLOv8 и EfficientDet становится ясно, что они оптимизированы для разных целей. YOLOv8 отдает приоритет превосходному балансу скорости и точности инференса в реальных условиях, в то время как EfficientDet фокусируется на минимизации параметров модели и FLOPs.

На основании таблицы можно отметить следующее:

• Точность и количество параметров: Модели YOLOv8 стабильно достигают более высоких показателей mAP, чем модели EfficientDet, с аналогичным или даже большим количеством параметров. Например, YOLOv8s (11,2M параметров) достигает 44,9 mAP, превосходя EfficientDet-d2 (8,1M параметров) с 43,0 mAP.
• Скорость инференса: YOLOv8 демонстрирует значительное преимущество в скорости инференса, особенно на GPU с оптимизацией TensorRT. Модель YOLOv8x более чем в 8 раз быстрее, чем сопоставимая модель EfficientDet-d7, на T4 GPU, несмотря на большее количество параметров. YOLOv8 также демонстрирует гораздо более высокую скорость инференса на CPU.
• Компромисс эффективности: Хотя модели EfficientDet имеют более низкие FLOPs, это не означает более быструю работу. Архитектура YOLOv8 лучше подходит для современного аппаратного ускорения, что приводит к снижению задержки в практических сценариях.

Почему стоит выбрать модели Ultralytics YOLO?

В то время как EfficientDet была новаторской моделью для своего времени, новые модели Ultralytics YOLO, такие как YOLOv8 и новейшая YOLO11, предлагают значительные преимущества для современных разработчиков и исследователей:

• Превосходная производительность: Модели Ultralytics обеспечивают лучший баланс между скоростью и точностью, что критически важно для вывода в реальном времени.
• Современная архитектура: Они включают в себя последние достижения в области глубокого обучения, такие как обнаружение без anchor и передовые сети слияния признаков.
• Комплексная экосистема: Экосистема Ultralytics обеспечивает удобство работы от обучения до развертывания благодаря широкой поддержке, документации и интеграциям.
• Многозадачные возможности: Возможность обрабатывать обнаружение, сегментацию и другие задачи в рамках одной платформы экономит время разработки и снижает сложность.

Заключение

EfficientDet остается примечательной архитектурой, особенно благодаря своему инновационному подходу к масштабированию и эффективности модели. Это отличный выбор для приложений, где минимизация количества параметров и FLOPs является абсолютным приоритетом.

Однако, для подавляющего большинства современных приложений компьютерного зрения YOLOv8 представляет собой более убедительный вариант. Он обеспечивает превосходную скорость, более высокую точность и непревзойденную универсальность. В сочетании с удобной и активно поддерживаемой экосистемой Ultralytics, YOLOv8 позволяет разработчикам быстрее и эффективнее создавать и развертывать высокопроизводительные решения на основе искусственного интеллекта. Для тех, кто ищет самое передовое и простое в использовании решение, модели Ultralytics являются рекомендуемым выбором.

Сравнения с другими моделями

Для дальнейшего изучения рассмотрите эти сравнения с участием YOLOv8, EfficientDet и других соответствующих моделей:

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

📅 Создано 1 год назад ✏️ Обновлено 1 месяц назад

Комментарии