EfficientDet so với DAMO- YOLO : So sánh chi tiết về phát hiện đối tượng

Việc lựa chọn mô hình phát hiện đối tượng tối ưu là một quyết định quan trọng đối với các dự án thị giác máy tính, vì các mô hình khác nhau cung cấp những lợi thế riêng về độ chính xác, tốc độ và hiệu quả. Trang này cung cấp so sánh kỹ thuật chi tiết giữa EfficientDet và DAMO- YOLO , hai mô hình nổi bật trong lĩnh vực phát hiện đối tượng. Chúng tôi phân tích kiến trúc, chuẩn hiệu suất và tính phù hợp của chúng đối với nhiều ứng dụng khác nhau để hỗ trợ bạn đưa ra lựa chọn sáng suốt.

Hiệu quảDet

EfficientDet được giới thiệu bởi Google vào năm 2019 và được biết đến với hiệu quả và khả năng mở rộng trong phát hiện đối tượng. Nó đạt được độ chính xác tiên tiến với ít tham số và FLOP hơn đáng kể so với nhiều máy dò hiện đại.

Kiến trúc và các tính năng chính

EfficientDet sử dụng một loạt các cải tiến về kiến trúc để nâng cao cả hiệu quả và độ chính xác:

• Mạng xương sống: Sử dụng EfficientNet làm xương sống, được biết đến với hiệu quả và khả năng mở rộng, đạt được thông qua tìm kiếm kiến trúc nơ-ron.
• BiFPN (Mạng kim tự tháp tính năng hai chiều): Mạng kim tự tháp tính năng hai chiều có trọng số cho phép kết hợp tính năng đa quy mô hiệu quả.
• Tỷ lệ hợp chất: Tăng tỷ lệ một cách có hệ thống tất cả các chiều của máy dò (xương sống, mạng tính năng, độ phân giải mạng dự đoán hộp/lớp) bằng cách sử dụng hệ số hợp chất.

Số liệu hiệu suất

Các mô hình EfficientDet có nhiều kích cỡ khác nhau (d0 đến d7), cung cấp nhiều lựa chọn hiệu suất để phù hợp với các tài nguyên tính toán khác nhau.

• mAP : Đạt được Độ chính xác trung bình (mAP) cao trên tập dữ liệu COCO, chứng tỏ độ chính xác phát hiện cao.
• Tốc độ suy luận : Cung cấp nhiều tốc độ suy luận khác nhau tùy thuộc vào kích thước mô hình, trong đó các mô hình nhỏ hơn phù hợp với các ứng dụng thời gian thực.
• Kích thước mô hình : Các mô hình EfficientDet được thiết kế để tiết kiệm thông số, dẫn đến kích thước mô hình nhỏ hơn so với các máy dò có độ chính xác cao khác.

Điểm mạnh và điểm yếu

Điểm mạnh:

• Hiệu quả cao: Cân bằng tuyệt vời giữa độ chính xác và chi phí tính toán, phù hợp với môi trường có hạn chế về tài nguyên.
• Khả năng mở rộng: Khả năng mở rộng hợp chất cho phép mở rộng mô hình dễ dàng để đạt được mức hiệu suất mong muốn.
• Độ chính xác: Đạt được độ chính xác tiên tiến với ít thông số hơn.
• Triển khai được ghi chép đầy đủ : Google Kho lưu trữ AutoML cung cấp triển khai rõ ràng và các mô hình được đào tạo trước.

Điểm yếu:

• Độ phức tạp: Các chiến lược mở rộng quy mô BiFPN và hợp chất làm tăng thêm độ phức tạp cho kiến trúc.
• Tốc độ suy luận: Mặc dù hiệu quả, tốc độ suy luận có thể không nhanh bằng một số máy dò thời gian thực như Ultralytics YOLO các mô hình, đặc biệt là đối với các biến thể EfficientDet lớn hơn.

Các trường hợp sử dụng

EfficientDet rất phù hợp cho các ứng dụng đòi hỏi cả độ chính xác và hiệu quả:

• Thiết bị di động và biên: Nhờ hiệu quả, giải pháp này có thể được triển khai trên các thiết bị di động và nền tảng điện toán biên.
• Robot : Thích hợp cho các ứng dụng robot đòi hỏi khả năng phát hiện vật thể chính xác và hiệu quả.
• Ứng dụng có nguồn lực hạn chế : Lý tưởng cho các tình huống mà nguồn lực tính toán bị hạn chế nhưng vẫn cần độ chính xác cao.

Tìm hiểu thêm về EfficientDet

DAMO- YOLO

DAMO- YOLO , được Alibaba Group giới thiệu vào năm 2022, được thiết kế để phát hiện vật thể chính xác và tốc độ cao, đặc biệt nhấn mạnh vào các ứng dụng công nghiệp. Nó tích hợp một số kỹ thuật mới để đạt được sự cân bằng giữa tốc độ và độ chính xác.

Kiến trúc và các tính năng chính

DAMO- YOLO kết hợp một số thành phần sáng tạo trong kiến trúc của nó:

• Backbone dựa trên NAS: Sử dụng xương sống Tìm kiếm kiến trúc nơ-ron (NAS), tối ưu hóa cả tốc độ và độ chính xác.
• RepGFPN (Mạng kim tự tháp tính năng gradient tham số hóa lại): Một mạng kết hợp tính năng hiệu quả giúp tăng cường biểu diễn tính năng trong khi vẫn duy trì hiệu quả tính toán.
• ZeroHead: Đầu phát hiện nhẹ được thiết kế để giảm thiểu độ trễ.
• AlignedOTA (Aligned Optimal Transport Assignment): Một chiến lược chỉ định nâng cao để cải thiện độ chính xác và đào tạo.

Số liệu hiệu suất

DAMO- YOLO Có nhiều mẫu mã với nhiều kích cỡ khác nhau (t, s, m, l) để đáp ứng nhiều nhu cầu về hiệu suất khác nhau.

• mAP : Đạt được mAP cạnh tranh trên tập dữ liệu COCO, chứng minh hiệu suất phát hiện đối tượng mạnh mẽ.
• Tốc độ suy luận : Ưu tiên tốc độ suy luận cao, phù hợp với các ứng dụng nhạy cảm với độ trễ và thời gian thực.
• Kích thước mô hình : Được thiết kế để đạt hiệu quả, mang lại sự cân bằng tốt giữa kích thước mô hình và hiệu suất.

Điểm mạnh và điểm yếu

Điểm mạnh:

• Tốc độ cao: Tốc độ suy luận đặc biệt, được tối ưu hóa cho các ứng dụng thời gian thực.
• Tập trung vào công nghiệp: Được thiết kế riêng cho các ứng dụng công nghiệp, tập trung vào việc triển khai thực tế.
• Độ chính xác: Duy trì độ chính xác cao trong khi vẫn đạt được tốc độ suy luận nhanh.
• Kỹ thuật tiên tiến: Tích hợp các kỹ thuật tiên tiến như NAS backbone và AlignedOTA để nâng cao hiệu suất.
• Nguồn mở: Có sẵn công khai với mã và mô hình được đào tạo trước.

Điểm yếu:

• Tương đối mới: Là một mô hình mới hơn, cộng đồng và hệ sinh thái có thể vẫn đang phát triển so với các mô hình đã được thiết lập trước đó.
• Độ phức tạp: Việc tích hợp nhiều kỹ thuật tiên tiến có thể khiến kiến trúc trở nên phức tạp khi sửa đổi hoặc tùy chỉnh sâu.

Các trường hợp sử dụng

DAMO- YOLO đặc biệt hiệu quả trong các tình huống yêu cầu phát hiện đối tượng theo thời gian thực với độ chính xác cao:

• Kiểm tra công nghiệp: Lý tưởng cho việc kiểm soát chất lượng và kiểm tra trong quá trình sản xuất.
• Lái xe tự động: Phù hợp với xe tự hành và hệ thống hỗ trợ người lái tiên tiến (ADAS) khi độ trễ thấp là rất quan trọng.
• Phân tích video thời gian thực: Các ứng dụng như hệ thống giám sát giao thông và an ninh .
• AI biên : Triển khai trên các thiết bị biên để xử lý theo thời gian thực.

Tìm hiểu thêm về DAMO- YOLO

Bảng so sánh mô hình

Phần kết luận

Cả EfficientDet và DAMO- YOLO là các mô hình phát hiện đối tượng mạnh mẽ với các điểm mạnh riêng biệt. EfficientDet nổi trội trong việc cung cấp một loạt các mô hình hiệu quả với độ chính xác cao, khiến nó trở nên linh hoạt cho nhiều ứng dụng khác nhau, đặc biệt là những ứng dụng có hạn chế về tài nguyên. DAMO- YOLO Mặt khác, được thiết kế để suy luận tốc độ cao mà không làm giảm đáng kể độ chính xác, khiến nó trở nên lý tưởng cho các ứng dụng công nghiệp và biên thời gian thực.

Đối với người dùng quan tâm đến các mô hình phát hiện đối tượng hiệu suất cao khác, Ultralytics cung cấp một loạt các YOLO các mô hình, bao gồm YOLOv5 , YOLOv8 và YOLO11 mới nhất. So sánh với các mô hình khác như YOLOX cũng có sẵn để giúp bạn tìm ra mô hình tốt nhất cho nhu cầu cụ thể của mình. Hãy cân nhắc khám phá Ultralytics HUB để đào tạo và triển khai hợp lý YOLO mô hình.

📅 Được tạo ra cách đây 1 năm ✏️ Đã cập nhật cách đây 1 tháng

Bình luận