Chuyển đến nội dung

So sánh kỹ thuật giữa EfficientDet và YOLOv8

Việc lựa chọn mô hình phát hiện đối tượng phù hợp là một quyết định quan trọng, cân bằng độ chính xác, tốc độ và chi phí tính toán. Trang này cung cấp so sánh kỹ thuật chi tiết giữa hai kiến trúc có ảnh hưởng: EfficientDet, được phát triển bởi Google và Ultralytics YOLOv8, một mô hình hiện đại từ Ultralytics. Trong khi EfficientDet nổi tiếng về hiệu quả tham số và tính toán, YOLOv8 vượt trội trong việc mang lại sự kết hợp vượt trội giữa tốc độ thời gian thực, độ chính xác cao và tính linh hoạt vô song trong một hệ sinh thái toàn diện, thân thiện với người dùng.

EfficientDet: Kiến trúc có thể mở rộng và hiệu quả

Tác giả: Mingxing Tan, Ruoming Pang, Quoc V. Le
Tổ chức: Google
Ngày: 20-11-2019
Arxiv: https://arxiv.org/abs/1911.09070
GitHub: https://github.com/google/automl/tree/master/efficientdet
Tài liệu: https://github.com/google/automl/tree/master/efficientdet#readme

EfficientDet được giới thiệu bởi nhóm Google Brain với trọng tâm chính là tạo ra một họ các công cụ phát hiện đối tượng có tính mở rộng và hiệu quả cao. Đổi mới cốt lõi của nó nằm ở kiến trúc và phương pháp luận mở rộng của nó.

Kiến trúc và các tính năng chính

Thiết kế của EfficientDet tập trung vào hai thành phần chính:

  1. BiFPN (Mạng lưới Kim tự tháp Đặc trưng Hai hướng): Không giống như các FPN từ trên xuống truyền thống, BiFPN cho phép hợp nhất đặc trưng đa tỷ lệ một cách dễ dàng và nhanh chóng bằng cách giới thiệu các trọng số có thể học được để hiểu tầm quan trọng của các đặc trưng đầu vào khác nhau và áp dụng cả kết nối từ trên xuống và từ dưới lên.
  2. Compound Scaling: EfficientDet sử dụng một hệ số compound duy nhất để điều chỉnh đồng đều độ sâu, độ rộng và độ phân giải của backbone, mạng đặc trưng và mạng dự đoán hộp/lớp. Điều này đảm bảo sự phân bổ cân bằng tài nguyên trên toàn bộ mô hình.

Kiến trúc sử dụng EfficientNet làm phần xương sống, vốn đã được tối ưu hóa cho độ chính xác và hiệu quả FLOP. Sự kết hợp này tạo ra một họ mô hình (D0 đến D7) có thể được điều chỉnh cho phù hợp với các ngân sách tính toán khác nhau.

Điểm mạnh

  • Hiệu suất cao: Các mô hình EfficientDet được thiết kế để giảm thiểu số lượng tham số và FLOPs, làm cho chúng có hiệu quả cao về tài nguyên tính toán cho một mức độ chính xác nhất định.
  • Khả năng mở rộng: Phương pháp mở rộng hỗn hợp cung cấp một lộ trình rõ ràng để tăng hoặc giảm kích thước mô hình, cho phép các nhà phát triển chọn một biến thể phù hợp với các giới hạn phần cứng cụ thể của họ.
  • Độ chính xác cao: Đạt được điểm số mAP cạnh tranh, đặc biệt khi được đánh giá so với các mô hình có số lượng tham số tương tự.

Điểm yếu

  • Tốc độ suy luận: Mặc dù hiệu quả về FLOP, EfficientDet thường có độ trễ suy luận cao hơn so với các mô hình như YOLOv8, đặc biệt là trên phần cứng GPU. Điều này có thể làm cho nó kém phù hợp hơn cho các ứng dụng yêu cầu suy luận thời gian thực thực sự.
  • Tính linh hoạt hạn chế: EfficientDet chủ yếu được thiết kế để phát hiện đối tượng. Nó thiếu sự hỗ trợ tích hợp cho các tác vụ thị giác khác như phân đoạn hoặc ước tính tư thế, vốn có sẵn trong khuôn khổ YOLOv8.
  • Hệ sinh thái và khả năng sử dụng: Triển khai ban đầu nằm trong TensorFlow và mặc dù có các cổng PyTorch, nhưng nó không có cùng mức độ công cụ tích hợp, tài liệu và hỗ trợ cộng đồng tích cực như hệ sinh thái Ultralytics.

Tìm hiểu thêm về EfficientDet

Ultralytics YOLOv8: Vượt trội về tốc độ và tính linh hoạt

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/

Ultralytics YOLOv8 là phiên bản mới nhất trong series YOLO rất thành công, được xây dựng dựa trên nhiều năm nghiên cứu và phát triển để cung cấp một mô hình nhanh chóng, chính xác và cực kỳ dễ sử dụng. Nó thể hiện một bước tiến đáng kể cả về hiệu suất và thiết kế framework.

Kiến trúc và các tính năng chính

YOLOv8 giới thiệu một số cải tiến về kiến trúc, bao gồm detection head không neo (anchor-free) mới và backbone dựa trên CSP mới được gọi là C2f. Những thay đổi này làm giảm số lượng tham số trong khi vẫn duy trì độ chính xác cao và cho phép suy luận nhanh hơn. Mô hình được thiết kế từ đầu để trở thành một nền tảng toàn diện cho các tác vụ computer vision khác nhau.

Điểm mạnh

  • Cân bằng hiệu suất vượt trội: YOLOv8 đạt được sự cân bằng vượt trội giữa tốc độ và độ chính xác, khiến nó trở thành lựa chọn hàng đầu cho các ứng dụng thời gian thực không thể ảnh hưởng đến hiệu suất. Như được hiển thị trong bảng dưới đây, các mô hình YOLOv8 liên tục mang lại độ trễ thấp hơn trên GPU.
  • Tính Linh hoạt Vượt trội: Không giống như các mô hình đơn nhiệm vụ, YOLOv8 là một framework đa nhiệm vụ, hỗ trợ gốc object detection (phát hiện đối tượng), instance segmentation (phân vùng thể hiện), image classification (phân loại ảnh), pose estimation (ước tính tư thế) và object tracking (theo dõi đối tượng) trong một kiến trúc thống nhất.
  • Dễ sử dụng: YOLOv8 được hỗ trợ bởi hệ sinh thái Ultralytics mạnh mẽ, bao gồm Python API và CLI được tối ưu hóa, tài liệu phong phú và trải nghiệm người dùng trực quan.
  • Hệ sinh thái được duy trì tốt: Người dùng được hưởng lợi từ quá trình phát triển tích cực, một cộng đồng mã nguồn mở mạnh mẽ, cập nhật thường xuyên và tích hợp liền mạch với các công cụ như Ultralytics HUB để huấn luyện và triển khai không cần code.
  • Hiệu quả huấn luyện: YOLOv8 có quy trình huấn luyện hiệu quả, các trọng số đã được huấn luyện trước có sẵn trên các bộ dữ liệu như COCO và thường yêu cầu ít bộ nhớ CUDA hơn so với các kiến trúc phức tạp hơn.
  • Deployment Flexibility (Tính linh hoạt khi triển khai): Framework được tối ưu hóa cao để xuất sang nhiều định dạng khác nhau như ONNX và TensorRT, đơn giản hóa việc triển khai trên các phần cứng khác nhau từ thiết bị biên (edge devices) đến các máy chủ đám mây.

Điểm yếu

  • FLOPs so với Độ trễ: Mặc dù cực kỳ nhanh trong thực tế, YOLOv8 có thể có FLOPs cao hơn so với mô hình EfficientDet ở mức mAP tương tự. Tuy nhiên, kiến trúc của nó được tối ưu hóa tốt hơn cho phần cứng GPU hiện đại, dẫn đến độ trễ thực tế thấp hơn.

Tìm hiểu thêm về YOLOv8

Phân tích hiệu năng: Độ chính xác so với tốc độ

Sự khác biệt chính giữa EfficientDet và YOLOv8 trở nên rõ ràng khi phân tích các số liệu hiệu suất của chúng. EfficientDet được thiết kế để tối ưu hóa độ chính xác trên mỗi FLOP, trong khi YOLOv8 được tối ưu hóa cho thông lượng cao và độ trễ thấp trên phần cứng thực tế.

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
YOLOv8n 640 37.3 80.4 1.47 3.2 8.7
YOLOv8s 640 44.9 128.4 2.66 11.2 28.6
YOLOv8m 640 50.2 234.7 5.86 25.9 78.9
YOLOv8l 640 52.9 375.2 9.06 43.7 165.2
YOLOv8x 640 53.9 479.1 14.37 68.2 257.8

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, nhỉnh hơn một chút so với mô hình EfficientDet-d7 lớn nhất.
  • Tốc độ: Các mô hình YOLOv8 nhanh hơn đáng kể trên GPU (T4 TensorRT10), với YOLOv8n nhanh hơn hơn 2.5 lần so với EfficientDet-d0. Ưu điểm về tốc độ này được duy trì trên tất cả các kích thước mô hình, khiến YOLOv8 trở thành người chiến thắng rõ ràng cho các ứng dụng thời gian thực.
  • Hiệu quả: EfficientDet vượt trội về FLOPs và tốc độ CPU cho các mô hình nhỏ hơn của nó. Ví dụ: EfficientDet-d0 có FLOPs thấp nhất và thời gian suy luận CPU nhanh nhất. Tuy nhiên, YOLOv8n có ít tham số hơn, làm cho nó rất nhẹ.

Kết luận: Bạn nên chọn mô hình nào?

EfficientDet vẫn là một kiến trúc mạnh mẽ và phù hợp, đặc biệt đối với các ứng dụng mà tài nguyên tính toán (FLOPs) và kích thước mô hình là những hạn chế quan trọng nhất. Thiết kế có khả năng mở rộng của nó cung cấp một cách tuyệt vời để cân bằng độ chính xác và hiệu quả trên các thiết bị có sức mạnh xử lý hạn chế.

Tuy nhiên, đối với phần lớn các ứng dụng thị giác máy tính hiện đại, Ultralytics YOLOv8 là lựa chọn vượt trội. Nó cung cấp một gói tổng thể tốt hơn: độ chính xác hiện đại, tốc độ suy luận cực nhanh và tính linh hoạt tuyệt vời. Khả năng xử lý phát hiện, phân đoạn, tư thế và hơn thế nữa trong một khuôn khổ duy nhất, dễ sử dụng giúp đơn giản hóa đáng kể quá trình phát triển và triển khai. Hệ sinh thái được duy trì tốt, tài liệu phong phú và cộng đồng tích cực cung cấp một mức độ hỗ trợ giúp tăng tốc bất kỳ dự án nào từ ý tưởng đến sản xuất.

Đối với các nhà phát triển đang tìm kiếm một giải pháp mạnh mẽ, hiệu suất cao và có khả năng thích ứng với tương lai, YOLOv8 là đề xuất rõ ràng. Đối với những người đang tìm kiếm hiệu suất mới nhất tuyệt đối, các mô hình Ultralytics mới hơn như YOLO11 đẩy các ranh giới đi xa hơn nữa.

Khám phá các Mô hình Khác

Để tiếp tục nghiên cứu của bạn, hãy xem xét khám phá các so sánh mô hình khác liên quan đến EfficientDet, YOLOv8 và các kiến trúc hàng đầu khác:



📅 Đã tạo 1 năm trước ✏️ Đã cập nhật 1 tháng trước
glenn-jocher

Bình luận