So sánh kỹ thuật giữa DAMO-YOLO và YOLOv8

Việc lựa chọn mô hình phát hiện đối tượng phù hợp là một quyết định quan trọng, cân bằng giữa độ chính xác, tốc độ và tính dễ triển khai. Trang này cung cấp so sánh kỹ thuật chi tiết giữa DAMO-YOLO, một mô hình hiệu suất cao từ Alibaba Group và Ultralytics YOLOv8, một mô hình hiện đại, nổi tiếng về tính linh hoạt và hệ sinh thái mạnh mẽ. Chúng ta sẽ đi sâu vào sự khác biệt về kiến trúc, số liệu hiệu suất và các trường hợp sử dụng lý tưởng của chúng để giúp bạn chọn mô hình tốt nhất cho dự án thị giác máy tính của mình.

DAMO-YOLO: Một phương pháp nhanh và chính xác từ Alibaba

Tác giả: Xianzhe Xu, Yiqi Jiang, Weihua Chen, Yilun Huang, Yuan Zhang, và Xiuyu Sun
Tổ chức: Alibaba Group
Ngày: 23-11-2022
Arxiv: https://arxiv.org/abs/2211.15444v2
GitHub: https://github.com/tinyvision/DAMO-YOLO
Tài liệu: https://github.com/tinyvision/DAMO-YOLO/blob/master/README.md

Kiến trúc và các tính năng chính

DAMO-YOLO là một bộ phát hiện đối tượng mạnh mẽ xuất phát từ nghiên cứu của Alibaba, giới thiệu một số kỹ thuật cải tiến để vượt qua các giới hạn của sự đánh đổi giữa tốc độ và độ chính xác. Kiến trúc của nó là kết quả của một phương pháp tiếp cận toàn diện kết hợp Tìm kiếm Kiến trúc Mạng nơ-ron (NAS) với các nguyên tắc thiết kế tiên tiến.

• NAS-Powered Backbone: DAMO-YOLO sử dụng một backbone được tạo ra thông qua NAS, cho phép nó khám phá các cấu trúc trích xuất đặc trưng hiệu quả cao được thiết kế riêng cho việc phát hiện đối tượng.
• Neck RepGFPN hiệu quả: Nó giới thiệu một cấu trúc neck mới, Mạng Kim Tự Tháp Đặc Trưng Tổng Quát (GFPN), được tăng cường bằng các kỹ thuật tái tham số hóa để cải thiện sự kết hợp đặc trưng với chi phí tính toán tối thiểu.
• ZeroHead: Mô hình sử dụng một đầu dò không neo gọn nhẹ có tên là ZeroHead, giúp giảm độ phức tạp tính toán trong khi vẫn duy trì hiệu suất cao.
• Gán nhãn AlignedOTA: Sử dụng một chiến lược gán nhãn nâng cao có tên AlignedOTA, cải thiện tính ổn định của quá trình huấn luyện và độ chính xác của mô hình bằng cách căn chỉnh tốt hơn các mẫu dương với các đối tượng ground-truth phù hợp.
• Chưng cất kiến thức: Các mô hình lớn hơn trong họ DAMO-YOLO được tăng cường thông qua chưng cất kiến thức để tăng cường hơn nữa hiệu suất.

Tìm hiểu thêm về DAMO-YOLO

Điểm mạnh

• Độ chính xác và Tốc độ cao trên GPU: DAMO-YOLO được tối ưu hóa cao cho phần cứng GPU, mang lại sự cân bằng tuyệt vời giữa mAP và tốc độ suy luận, làm cho nó trở thành một ứng cử viên mạnh mẽ cho các ứng dụng mà hiệu suất GPU là rất quan trọng.
• Kiến trúc cải tiến: Việc sử dụng NAS và các thành phần tùy chỉnh như RepGFPN và ZeroHead thể hiện nghiên cứu tiên tiến và cung cấp một kiến trúc hiệu quả cao.

Điểm yếu

• Hệ sinh thái hạn chế: So với Ultralytics YOLO, hệ sinh thái xung quanh DAMO-YOLO kém phát triển hơn. Nó thiếu các tài liệu mở rộng, hướng dẫn và các công cụ tích hợp như Ultralytics HUB giúp đơn giản hóa quy trình làm việc từ đầu đến cuối.
• Tính đặc hiệu của tác vụ: DAMO-YOLO chủ yếu được thiết kế để phát hiện đối tượng. Nó không cung cấp hỗ trợ nguyên bản cho các tác vụ thị giác khác như phân đoạn, ước tính tư thế hoặc phân loại trong cùng một khuôn khổ.
• Cộng đồng và Hỗ trợ: Mặc dù là một đóng góp mã nguồn mở giá trị, nhưng nó không có cùng mức độ hỗ trợ tích cực từ cộng đồng hoặc cập nhật thường xuyên như dòng Ultralytics YOLO.

Ultralytics YOLOv8: Tính linh hoạt và hiệu năng

Tác giả: Glenn Jocher, Ayush Chaurasia, và Jing Qiu
Tổ chức: Ultralytics
Ngày: 2023-01-10
GitHub: https://github.com/ultralytics/ultralytics
Tài liệu: https://docs.ultralytics.com/models/yolov8/

Kiến trúc và các tính năng chính

Ultralytics YOLOv8 là một mô hình hiện đại được xây dựng dựa trên sự thành công của các phiên bản YOLO trước đó. Nó được thiết kế để nhanh chóng, chính xác và cực kỳ dễ sử dụng, đồng thời cung cấp một framework thống nhất cho nhiều tác vụ thị giác máy tính khác nhau.

• Cải tiến Backbone CSPDarknet: YOLOv8 sử dụng backbone CSPDarknet tiên tiến, tối ưu hóa quy trình trích xuất đặc trưng để có hiệu suất tốt hơn.
• C2f Neck: Nó tích hợp mô-đun C2f vào neck, thay thế mô-đun C3 từ YOLOv5, cho phép hợp nhất các đặc trưng hiệu quả hơn.
• Đầu dò (Head) Tách Rời Không Dựa trên Anchor: Giống như DAMO-YOLO, YOLOv8 không dựa trên anchor, điều này giúp đơn giản hóa quá trình khớp (matching process) trong quá trình huấn luyện. Đầu dò (head) tách rời của nó phân tách các tác vụ phân loại và hồi quy, cải thiện độ chính xác tổng thể của mô hình.

Tìm hiểu thêm về YOLOv8

Điểm mạnh

• Dễ sử dụng: YOLOv8 nổi tiếng với thiết kế thân thiện với người dùng. Với Python API và CLI được tối ưu hóa, các nhà phát triển có thể huấn luyện, xác thực và triển khai mô hình chỉ với một vài dòng code.
• Hệ sinh thái được duy trì tốt: Được hỗ trợ bởi hệ sinh thái Ultralytics toàn diện, bao gồm tài liệu mở rộng, phát triển tích cực, hỗ trợ cộng đồng mạnh mẽ và tích hợp liền mạch với các công cụ như Ultralytics HUB để đào tạo không cần code và MLOps.
• Cân bằng hiệu suất: YOLOv8 mang lại sự cân bằng vượt trội giữa tốc độ và độ chính xác trên nhiều loại phần cứng, từ thiết bị biên đến GPU đám mây mạnh mẽ.
• Tính linh hoạt: Một ưu điểm chính của YOLOv8 là khả năng hỗ trợ tự nhiên cho nhiều tác vụ: phát hiện đối tượng, phân đoạn thể hiện, phân loại hình ảnh, ước tính dáng điệu và phát hiện đối tượng định hướng (OBB). Điều này làm cho nó trở thành một giải pháp một cửa cho các dự án thị giác phức tạp.
• Hiệu quả về huấn luyện và bộ nhớ: Các mô hình YOLOv8 được thiết kế để huấn luyện hiệu quả, thường yêu cầu ít bộ nhớ CUDA hơn so với các lựa chọn thay thế. Tính khả dụng của các weights (trọng số) đã được huấn luyện trước trên các tập dữ liệu như COCO giúp tăng tốc quá trình phát triển mô hình tùy chỉnh.

Điểm yếu

• Nhu cầu Tài nguyên cho các Mô hình Lớn: Mô hình lớn nhất, YOLOv8x, mang lại độ chính xác cao nhất nhưng đòi hỏi tài nguyên tính toán đáng kể, một sự đánh đổi phổ biến cho các mô hình hoạt động hàng đầu.

Phân tích hiệu năng: Tốc độ và độ chính xác

So sánh trực tiếp trên bộ dữ liệu COCO cho thấy sự cạnh tranh giữa DAMO-YOLO và YOLOv8. Bảng sau tóm tắt các số liệu hiệu suất của chúng.

Từ bảng so sánh, chúng ta có thể rút ra một vài kết luận sau:

• Độ chính xác: YOLOv8x đạt mAP cao nhất là 53.9%, vượt trội so với tất cả các biến thể DAMO-YOLO. Ở kích thước trung bình, YOLOv8m (50.2 mAP) chính xác hơn DAMO-YOLOm (49.2 mAP). Tuy nhiên, DAMO-YOLOs (46.0 mAP) nhỉnh hơn một chút so với YOLOv8s (44.9 mAP).
• Tốc độ GPU: Cả hai họ mô hình đều cực kỳ nhanh trên GPU. YOLOv8n là nhanh nhất với 1.47 ms. DAMO-YOLOt cho thấy tốc độ ấn tượng ở 2.32 ms, nhanh hơn YOLOv8s.
• Tốc độ CPU: YOLOv8 cung cấp các điểm chuẩn rõ ràng cho suy luận CPU, một yếu tố quan trọng đối với nhiều ứng dụng AI biên. Việc thiếu các điểm chuẩn CPU chính thức cho DAMO-YOLO gây khó khăn cho việc đánh giá đối với các triển khai bị giới hạn bởi CPU, trong khi YOLOv8 là một trình thực hiện đã được chứng minh trong các tình huống này.
• Hiệu quả: Các mô hình YOLOv8 thường hiệu quả hơn về tham số. Ví dụ: YOLOv8s có ít tham số (11.2M so với 16.3M) và FLOP (28.6B so với 37.8B) hơn DAMO-YOLOs trong khi mang lại độ chính xác tương đương.

Phương pháp luận đào tạo và Tính khả dụng

Quá trình huấn luyện của DAMO-YOLO tận dụng các kỹ thuật tiên tiến như AlignedOTA và knowledge distillation, có thể đạt được hiệu suất cao nhưng có thể đòi hỏi chuyên môn sâu hơn để cấu hình và điều chỉnh.

Ngược lại, khuôn khổ Ultralytics ưu tiên trải nghiệm người dùng liền mạch. Huấn luyện mô hình YOLOv8 rất đơn giản, cho dù sử dụng CLI hay Python SDK. Khuôn khổ này trừu tượng hóa phần lớn sự phức tạp, cho phép người dùng tập trung vào dữ liệu và mục tiêu ứng dụng của họ. Quá trình huấn luyện hiệu quả, kết hợp với các trọng số được huấn luyện trước có sẵn và các hướng dẫn mở rộng về các chủ đề như điều chỉnh siêu tham số, giúp YOLOv8 có thể tiếp cận được cả người mới bắt đầu và chuyên gia.

Kết luận: Bạn nên chọn mô hình nào?

Cả DAMO-YOLO và YOLOv8 đều là những mô hình phát hiện đối tượng vượt trội, thúc đẩy sự phát triển của công nghệ.

DAMO-YOLO là một lựa chọn tuyệt vời cho các nhà nghiên cứu và phát triển ưu tiên hiệu suất GPU thô và cảm thấy thoải mái khi làm việc trong một khuôn khổ tập trung nhiều hơn vào nghiên cứu. Kiến trúc cải tiến của nó mang lại kết quả ấn tượng, đặc biệt trong các tình huống có nhiều tài nguyên GPU.

Tuy nhiên, đối với phần lớn các nhà phát triển và ứng dụng, Ultralytics YOLOv8 nổi bật như một lựa chọn vượt trội. Những ưu điểm chính của nó làm cho nó trở thành một công cụ thiết thực và mạnh mẽ hơn để xây dựng các giải pháp thị giác máy tính thực tế:

• Tính Linh hoạt Vượt trội: Hỗ trợ detection (phát hiện), segmentation (phân vùng), pose (tư thế), classification (phân loại) và tracking (theo dõi) trong một framework duy nhất giúp tiết kiệm đáng kể thời gian phát triển.
• Dễ sử dụng vượt trội: Một API đơn giản, trực quan và tài liệu phong phú giảm rào cản gia nhập và đẩy nhanh tiến độ dự án.
• Hệ sinh thái mạnh mẽ: Cập nhật liên tục, hỗ trợ cộng đồng mạnh mẽ và các công cụ như Ultralytics HUB cung cấp một môi trường toàn diện cho toàn bộ vòng đời AI.
• Balanced Performance: YOLOv8 mang lại sự kết hợp vượt trội giữa tốc độ và độ chính xác trên cả CPU và GPU, đảm bảo tính linh hoạt cho các mục tiêu triển khai đa dạng.

Tóm lại, trong khi DAMO-YOLO là minh chứng cho nghiên cứu tiên tiến, YOLOv8 cung cấp một gói hoàn chỉnh hơn, thân thiện với người dùng và linh hoạt hơn, khiến nó trở thành lựa chọn được khuyến nghị để xây dựng các giải pháp AI mạnh mẽ và có khả năng mở rộng.

Khám Phá Các So Sánh Mô Hình Khác

Nếu bạn quan tâm đến việc so sánh hiệu quả của các mô hình này so với các kiến trúc hàng đầu khác, hãy xem các so sánh bổ sung sau:

• YOLOv9 so với DAMO-YOLO
• YOLO11 so với DAMO-YOLO
• RT-DETR so với DAMO-YOLO
• YOLOv8 so với YOLOv9
• YOLOv8 so với RT-DETR
• YOLOv8 so với YOLOv7

📅 Đã tạo 1 năm trước ✏️ Đã cập nhật 1 tháng trước

Bình luận