EfficientDet so với YOLO26: Tìm hiểu sâu về các kiến trúc detect đối tượng
Lĩnh vực thị giác máy tính đã có những bước phát triển vượt bậc từ năm 2019 đến năm 2026. Trong khi EfficientDet giới thiệu khái niệm tối ưu hóa kiến trúc có khả năng mở rộng cho thế giới, YOLO26 lại đại diện cho đỉnh cao của hiệu quả thời gian thực hiện đại với thiết kế đầu cuối hoàn chỉnh. Bài so sánh này sẽ khám phá những thay đổi về kiến trúc, các chỉ số hiệu suất và ứng dụng thực tiễn của hai mô hình có tầm ảnh hưởng này, giúp các nhà phát triển lựa chọn công cụ phù hợp với nhu cầu phát hiện đối tượng cụ thể của họ.
So sánh Các chỉ số Hiệu suất
Bảng dưới đây so sánh hiệu năng của các biến thể EfficientDet với dòng YOLO26. Lưu ý bước tiến vượt bậc về tốc độ suy luận và hiệu quả tham số đạt được bởi kiến trúc mới hơn.
| Mô hình | Kích thước (pixels) | mAPval 50-95 | Tốc độ CPU ONNX (ms) | Tốc độ T4 TensorRT10 (ms) | Tham số (M) | FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
| YOLO26n | 640 | 40.9 | 38.9 | 1.7 | 2.4 | 5.4 |
| YOLO26s | 640 | 48.6 | 87.2 | 2.5 | 9.5 | 20.7 |
| YOLO26m | 640 | 53.1 | 220.0 | 4.7 | 20.4 | 68.2 |
| YOLO26l | 640 | 55.0 | 286.2 | 6.2 | 24.8 | 86.4 |
| YOLO26x | 640 | 57.5 | 525.8 | 11.8 | 55.7 | 193.9 |
EfficientDet: Nhà tiên phong về khả năng mở rộng
Được phát triển bởi Google Được phát triển bởi nhóm Brain, EfficientDet ra mắt vào cuối năm 2019 và nhanh chóng thiết lập một chuẩn mực mới về hiệu quả. Sự đổi mới cốt lõi là Compound Scaling , một phương pháp mở rộng đồng đều độ phân giải, độ sâu và độ rộng của mạng xương sống (EfficientNet) và mạng đặc trưng/mạng dự đoán.
- Tác giả: Mingxing Tan, Ruoming Pang, và Quoc V. Le
- Tổ chức:Google
- Ngày: 2019-11-20
- Arxiv:EfficientDet: detect Đối tượng Hiệu quả và Có khả năng Mở rộng
- GitHub:google/automl/efficientdet
Các tính năng kiến trúc chính
EfficientDet sử dụng Mạng Kim tự tháp Đặc trưng Hai chiều (BiFPN) . Không giống như các FPN truyền thống chỉ cộng các đặc trưng theo chiều từ trên xuống, BiFPN giới thiệu các trọng số có thể học được cho các đặc trưng đầu vào khác nhau và liên tục áp dụng sự kết hợp đặc trưng đa tỷ lệ từ trên xuống và từ dưới lên. Mặc dù điều này mang lại độ chính xác cao, nhưng các kết nối phức tạp có thể tốn nhiều tài nguyên tính toán, đặc biệt là trên các thiết bị không có bộ tăng tốc phần cứng chuyên dụng.
Sự phức tạp của di sản
Mặc dù mang tính cách mạng vào thời điểm đó, cấu trúc BiFPN liên quan đến các mẫu truy cập bộ nhớ không đều, có thể gây ra tắc nghẽn độ trễ trên phần cứng Edge AI hiện đại so với các cấu trúc CNN được tối ưu hóa được sử dụng trong các mô hình mới hơn.
YOLO26: Con quỷ tốc độ từ đầu đến cuối
Ra mắt vào đầu năm 2026, YOLO26 định nghĩa lại những gì có thể thực hiện được trên các thiết bị biên. Nó chuyển từ logic dựa trên điểm neo của quá khứ sang kiến trúc đơn giản, từ đầu đến cuối , loại bỏ nhu cầu về các bước xử lý hậu kỳ phức tạp như Non-Maximum Suppression ( NMS ) .
- Tác giả: Glenn Jocher và Jing Qiu
- Tổ chức:Ultralytics
- Ngày: 2026-01-14
- GitHub:ultralytics/ultralytics
- Tài liệu: Tài liệu hướng dẫn sử dụng Ultralytics YOLO26
Những đột phá kỹ thuật trong YOLO26
YOLO26 tích hợp một số cải tiến tiên tiến vượt trội so với các sản phẩm tiền nhiệm và đối thủ cạnh tranh như EfficientDet:
- Thiết kế NMS từ đầu đến cuối - Miễn phí: Bằng cách loại bỏ NMS YOLO26 đơn giản hóa quy trình suy luận . Điều này giúp giảm sự biến động về độ trễ và tạo điều kiện thuận lợi cho việc triển khai trên các chip như TensorRT hoặc... CoreML Mượt mà hơn đáng kể.
- Bộ tối ưu hóa MuSGD: Lấy cảm hứng từ quá trình huấn luyện Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM), đây là sự kết hợp của... SGD và Muon (từ Kimi K2 của Moonshot AI) đảm bảo động lực huấn luyện ổn định và hội tụ nhanh hơn, giảm số giờ GPU cần thiết cho việc tinh chỉnh.
- ProgLoss + STAL: Việc giới thiệu tổn hao lập trình (Programmable Loss) và tổn hao gán mục tiêu mềm (Soft Target Assignment Loss) cải thiện đáng kể khả năng phát hiện các vật thể nhỏ, một điểm yếu truyền thống của các bộ dò một tầng.
- Tối ưu hóa ưu tiên cạnh: Việc loại bỏ tổn thất tiêu điểm phân phối (DFL) giúp đơn giản hóa đồ thị mô hình, góp phần tăng tốc độ suy luận CPU lên tới 43% so với các thế hệ trước.
So sánh chi tiết
Kiến trúc và Hiệu quả
EfficientDet dựa vào khả năng xử lý mạnh mẽ của kiến trúc EfficientNet và sự kết hợp phức tạp của BiFPN. Mặc dù điều này mang lại độ chính xác cao trên mỗi tham số, nhưng số phép tính FLOPs thô không phải lúc nào cũng tỷ lệ thuận tuyến tính với tốc độ suy luận do chi phí truy cập bộ nhớ.
Ngược lại, YOLO26 được thiết kế để đạt hiệu suất cao. Kiến trúc của nó giảm thiểu việc sử dụng băng thông bộ nhớ, một yếu tố quan trọng đối với các thiết bị di động và IoT. Mô hình "Nano" (YOLO26n) hoạt động với tốc độ cực nhanh 1,7 ms trên T4. GPU so với 3,92 ms của EfficientDet-d0, đồng thời đạt được độ chính xác cao hơn đáng kể (40,9 mAP so với 34,6 mAP ).
Huấn luyện và Khả năng sử dụng
Một trong những điểm khác biệt quan trọng nhất nằm ở hệ sinh thái. Việc huấn luyện EfficientDet thường đòi hỏi phải điều hướng qua các kho lưu trữ nghiên cứu phức tạp hoặc các hệ thống cũ hơn. TensorFlow Các cơ sở mã 1.x/2.x.
Ultralytics YOLO26 mang đến trải nghiệm "từ con số không đến chuyên gia" liền mạch. Với Nền tảng Ultralytics , người dùng có thể quản lý tập dữ liệu, huấn luyện trên đám mây và triển khai chỉ với một cú nhấp chuột. Python API được thiết kế để đơn giản:
from ultralytics import YOLO
# Load a pre-trained YOLO26n model
model = YOLO("yolo26n.pt")
# Run inference on a local image
results = model("path/to/image.jpg")
# Display the results
results[0].show()
Tính linh hoạt và Các tác vụ
EfficientDet chủ yếu là một mô hình phát hiện đối tượng. Mặc dù có các phần mở rộng, nhưng chúng không được tiêu chuẩn hóa. Tuy nhiên, YOLO26 là một công cụ đa nhiệm mạnh mẽ. Nó hỗ trợ natively:
- Phân đoạn đối tượng : Che phủ chính xác các đối tượng với tổn thất phân đoạn ngữ nghĩa được tối ưu hóa.
- Ước lượng tư thế : Sử dụng phương pháp ước lượng logarit xác suất dư (RLE) để xác định chính xác các điểm mấu chốt.
- Hộp giới hạn định hướng (OBB) : Hàm mất mát góc chuyên dụng để phát hiện các đối tượng xoay như tàu hoặc văn bản.
- Phân loại : Phân loại hình ảnh tốc độ cao.
Hiệu quả bộ nhớ
Các mô hình YOLO26 nhìn chung yêu cầu ít bộ nhớ CUDA trong quá trình huấn luyện so với các kiến trúc cũ hơn hoặc các mô hình lai dựa trên Transformer, cho phép kích thước lô lớn hơn trên phần cứng cấp người tiêu dùng.
Tại sao chọn Ultralytics YOLO26?
Đối với các nhà phát triển và nhà nghiên cứu vào năm 2026, sự lựa chọn rất rõ ràng. Mặc dù EfficientDet vẫn là một cột mốc quan trọng trong lịch sử thị giác máy tính, YOLO26 lại cung cấp một giải pháp hiện đại vượt trội hơn.
- Dễ sử dụng: Tài liệu hướng dẫn chi tiết và giao diện lập trình ứng dụng (API) đơn giản giúp giảm bớt rào cản gia nhập.
- Cân bằng hiệu năng: Nó đạt được "tỷ lệ vàng" giữa độ chính xác cao và tốc độ thời gian thực, điều cực kỳ quan trọng đối với các ứng dụng như lái xe tự hành và giám sát an ninh .
- Hệ sinh thái được duy trì tốt: Các bản cập nhật thường xuyên, hỗ trợ cộng đồng qua Discord và tích hợp liền mạch với các công cụ như Ultralytics Platform và Weights & Biases đảm bảo dự án của bạn luôn phù hợp với tương lai.
- Sẵn sàng triển khai: Với hỗ trợ xuất dữ liệu gốc sang ONNX , OpenVINO và... CoreML Việc chuyển từ nguyên mẫu sang sản xuất diễn ra dễ dàng.
Dành cho người dùng quan tâm đến các tùy chọn hiệu năng cao khác trong phạm vi Ultralytics Trong khi đó, thế hệ trước YOLO11 vẫn là một lựa chọn mạnh mẽ, và RT-DETR cung cấp các khả năng dựa trên bộ chuyển đổi tuyệt vời cho các trường hợp mà bối cảnh toàn cầu là tối quan trọng.