Chuyển đến nội dung

PP-YOLOE+ so với DAMO-YOLO: So sánh kỹ thuật để phát hiện đối tượng

Việc lựa chọn mô hình phát hiện đối tượng phù hợp là một quyết định quan trọng, cân bằng giữa các đánh đổi về độ chính xác, tốc độ suy luận và chi phí tính toán. Trang này cung cấp so sánh kỹ thuật chi tiết giữa PP-YOLOE+, được phát triển bởi Baidu và DAMO-YOLO, từ Alibaba Group. Chúng ta sẽ phân tích kiến trúc, số liệu hiệu suất và các trường hợp sử dụng lý tưởng của chúng để giúp các nhà phát triển và nhà nghiên cứu đưa ra lựa chọn sáng suốt cho các dự án thị giác máy tính của họ.

PP-YOLOE+: Độ chính xác cao trong hệ sinh thái PaddlePaddle

PP-YOLOE+ là một mô hình phát hiện đối tượng không neo, một giai đoạn được phát triển bởi Baidu như một phần của bộ PaddleDetection của họ. Được phát hành vào năm 2022, nó tập trung vào việc đạt được độ chính xác cao trong khi vẫn duy trì hiệu quả hợp lý, đặc biệt là trong PaddlePaddle framework deep learning.

Chi tiết kỹ thuật:

Kiến trúc và các tính năng chính

PP-YOLOE+ xây dựng dựa trên họ YOLO với một số cải tiến quan trọng nhằm cải thiện sự cân bằng giữa độ chính xác và tốc độ.

  • Thiết kế không mỏ neo (Anchor-Free): Bằng cách loại bỏ các hộp mỏ neo được xác định trước, PP-YOLOE+ đơn giản hóa quy trình dò tìm và giảm độ phức tạp của việc điều chỉnh siêu tham số. Cách tiếp cận này là phổ biến trong các bộ dò tìm hiện đại, bao gồm nhiều mô hình Ultralytics YOLO. Bạn có thể tìm hiểu thêm về bộ dò tìm không mỏ neo trong bảng chú giải thuật ngữ của chúng tôi.
  • Các thành phần hiệu quả: Mô hình sử dụng backbone CSPRepResNet để trích xuất đặc trưng mạnh mẽ và neck Mạng tổng hợp đường dẫn (Path Aggregation Network - PAN) để hợp nhất đặc trưng hiệu quả trên các tỷ lệ.
  • Decoupled Head (Đầu tách lớp): Nó tách biệt các nhiệm vụ phân loại và hồi quy trong đầu dò (detection head), một kỹ thuật được biết đến để cải thiện hiệu suất bằng cách ngăn chặn sự can thiệp giữa hai nhiệm vụ.
  • Task Alignment Learning (TAL): PP-YOLOE+ sử dụng một hàm loss chuyên dụng để căn chỉnh tốt hơn điểm phân loại và độ chính xác định vị, dẫn đến các dự đoán chính xác hơn.

Điểm mạnh và Điểm yếu

  • Ưu điểm: PP-YOLOE+ được công nhận vì độ chính xác cao, đặc biệt là trong các cấu hình lớn hơn (l, x). Thiết kế của nó được tích hợp và tối ưu hóa tốt cho hệ sinh thái PaddlePaddle, khiến nó trở thành một lựa chọn mạnh mẽ cho các nhà phát triển đã làm việc trong framework đó.
  • Điểm yếu: Hạn chế chính là sự phụ thuộc của nó vào framework PaddlePaddle. Người dùng các framework phổ biến hơn như PyTorch có thể gặp phải những thách thức trong việc tích hợp và triển khai. Hơn nữa, hỗ trợ từ cộng đồng và các tài nguyên có sẵn có thể ít phong phú hơn so với các mô hình được áp dụng rộng rãi hơn.

Các Trường hợp Sử dụng

PP-YOLOE+ rất phù hợp cho các ứng dụng mà độ chính xác cao là tối quan trọng và môi trường phát triển dựa trên PaddlePaddle. Các trường hợp sử dụng phổ biến bao gồm:

Tìm hiểu thêm về PP-YOLOE+

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

DAMO-YOLO là một mô hình phát hiện đối tượng được phát triển bởi các nhà nghiên cứu tại Alibaba Group. Được giới thiệu vào cuối năm 2022, nó hướng đến việc thúc đẩy sự phát triển vượt bậc về sự cân bằng giữa tốc độ và độ chính xác bằng cách kết hợp một số kỹ thuật mới, từ tìm kiếm kiến trúc mạng đến các chiến lược gán nhãn nâng cao.

Chi tiết kỹ thuật:

Kiến trúc và các tính năng chính

DAMO-YOLO giới thiệu một loạt các công nghệ để đạt được hiệu suất ấn tượng của nó.

  • Tìm kiếm kiến trúc thần kinh (NAS): Nó sử dụng NAS để tìm kiến trúc backbone tối ưu (MAE-NAS), dẫn đến một bộ trích xuất đặc trưng hiệu quả cao.
  • Efficient RepGFPN Neck: Mô hình tích hợp một thiết kế neck mới, RepGFPN, được thiết kế để kết hợp đặc trưng đa tỷ lệ hiệu quả với độ trễ thấp.
  • ZeroHead: DAMO-YOLO đề xuất một "ZeroHead" giúp giảm đáng kể chi phí tính toán của đầu dò, tách nó khỏi phần neck và cải thiện hơn nữa tốc độ.
  • Gán nhãn AlignedOTA: Sử dụng một chiến lược gán nhãn động có tên AlignedOTA, căn chỉnh các tác vụ phân loại và hồi quy để chọn các mẫu dương chất lượng cao trong quá trình huấn luyện, tăng cường độ chính xác.
  • Chưng cất kiến thức: Quá trình huấn luyện được tăng cường bằng chưng cất kiến thức để cải thiện hơn nữa hiệu suất của các mô hình nhỏ hơn.

Điểm mạnh và Điểm yếu

  • Ưu điểm: Ưu điểm chính của DAMO-YOLO là sự cân bằng vượt trội giữa tốc độ và độ chính xác, đặc biệt đối với các mô hình nhỏ hơn. Các thành phần cải tiến như MAE-NAS và ZeroHead làm cho nó trở thành một trong những detector nhanh nhất hiện có cho một mức mAP nhất định.
  • Điểm yếu: Mặc dù mạnh mẽ, DAMO-YOLO là một mô hình tập trung vào nghiên cứu. Việc triển khai nó có thể ít trau chuốt và thân thiện với người dùng hơn so với các framework sẵn sàng sản xuất. Hệ sinh thái xung quanh nó không toàn diện, có khả năng khiến training và deployment trở nên khó khăn hơn đối với những người không phải là chuyên gia.

Các Trường hợp Sử dụng

Tốc độ của DAMO-YOLO làm cho nó trở thành một ứng cử viên tuyệt vời cho các ứng dụng yêu cầu suy luận thời gian thực, đặc biệt là trên phần cứng có tài nguyên hạn chế.

  • Hệ thống tự động: Phù hợp cho robot và máy bay không người lái, nơi độ trễ thấp là rất quan trọng.
  • Edge AI: Các mô hình nhỏ và nhanh (t, s) được tối ưu hóa để triển khai trên các thiết bị biên như NVIDIA Jetson.
  • Giám sát video: Xử lý hiệu quả các luồng video cho các ứng dụng như phòng chống trộm cắp hoặc giám sát giao thông.

Tìm hiểu thêm về DAMO-YOLO

Phân tích hiệu năng: PP-YOLOE+ so với DAMO-YOLO

Khi so sánh hai mô hình, chúng ta quan sát thấy những sự đánh đổi khác biệt. DAMO-YOLO thường cung cấp tốc độ vượt trội so với kích thước của nó, trong khi PP-YOLOE+ mở rộng quy mô để có độ chính xác cao hơn với các biến thể lớn hơn của nó.

Mô hình Kích thước
(pixels)		 mAPval
50-95		 Tốc độ
CPU ONNX
(ms)		 Tốc độ
T4 TensorRT10
(ms)		 Tham số
(M)		 FLOPs
(B)
PP-YOLOE+t 640 39.9 - 2.84 4.85 19.15
PP-YOLOE+s 640 43.7 - 2.62 7.93 17.36
PP-YOLOE+m 640 49.8 - 5.56 23.43 49.91
PP-YOLOE+l 640 52.9 - 8.36 52.2 110.07
PP-YOLOE+x 640 54.7 - 14.3 98.42 206.59
DAMO-YOLOt 640 42.0 - 2.32 8.5 18.1
DAMO-YOLOs 640 46.0 - 3.45 16.3 37.8
DAMO-YOLOm 640 49.2 - 5.09 28.2 61.8
DAMO-YOLOl 640 50.8 - 7.18 42.1 97.3

Từ bảng, DAMO-YOLOt đạt được mAP cao hơn (42,0) với suy luận nhanh hơn (2,32 ms) so với PP-YOLOE+t (39,9 mAP, 2,84 ms). Tuy nhiên, PP-YOLOE+s hiệu quả hơn về tham số và FLOP. Ở phân khúc cao cấp, PP-YOLOE+x đạt được độ chính xác cao nhất (54,7 mAP) nhưng phải trả giá đáng kể về kích thước và độ trễ.

Lợi thế của Ultralytics: Tại sao nên chọn YOLO11?

Mặc dù PP-YOLOE+ và DAMO-YOLO đều cung cấp các tính năng hấp dẫn, nhưng các nhà phát triển tìm kiếm một giải pháp toàn diện, hiệu suất cao và thân thiện với người dùng nên cân nhắc Ultralytics YOLO11. Nó thể hiện đỉnh cao của nhiều năm nghiên cứu và phát triển, mang lại sự kết hợp tối ưu giữa hiệu suất và khả năng sử dụng.

  • Dễ sử dụng: Các mô hình Ultralytics được biết đến với trải nghiệm người dùng được tối ưu hóa. Với Python API đơn giản, tài liệu phong phú và nhiều hướng dẫn, việc bắt đầu trở nên vô cùng nhanh chóng.
  • Hệ sinh thái được duy trì tốt: Ultralytics cung cấp một hệ sinh thái toàn diện bao gồm phát triển tích cực trên GitHub, hỗ trợ cộng đồng mạnh mẽ và nền tảng Ultralytics HUB để huấn luyện, triển khai và quản lý mô hình mà không cần code.
  • Cân bằng hiệu suất: YOLO11 được thiết kế để mang lại sự cân bằng tuyệt vời giữa tốc độ và độ chính xác, phù hợp cho nhiều tình huống triển khai thực tế, từ máy chủ đám mây đến thiết bị biên công suất thấp.
  • Tính linh hoạt: Không giống như các trình phát hiện chuyên dụng, các mô hình Ultralytics YOLO là những cỗ máy đa nhiệm mạnh mẽ. Một mô hình YOLO11 duy nhất có thể thực hiện phát hiện đối tượng, phân vùng, phân loại và ước tính tư thế, mang lại sự linh hoạt vô song.
  • Hiệu Quả Huấn Luyện: Với các trọng số đã được huấn luyện trước có sẵn và quy trình huấn luyện hiệu quả, người dùng có thể đạt được kết quả hiện đại trên các bộ dữ liệu tùy chỉnh với nỗ lực tối thiểu. Các mô hình Ultralytics cũng được tối ưu hóa để sử dụng ít bộ nhớ hơn trong quá trình huấn luyện và suy luận so với nhiều lựa chọn thay thế.

Đối với các nhà phát triển đang tìm kiếm một mô hình mạnh mẽ, linh hoạt và dễ sử dụng, các mô hình Ultralytics khác như YOLOv8 và YOLOv10 cũng mang lại những lợi thế đáng kể so với PP-YOLOE+ và DAMO-YOLO.

Kết luận

Cả PP-YOLOE+ và DAMO-YOLO đều là những mô hình phát hiện đối tượng mạnh mẽ đã nâng cao lĩnh vực này. PP-YOLOE+ là một đối thủ mạnh mẽ cho những người dùng ưu tiên độ chính xác cao trong hệ sinh thái PaddlePaddle. DAMO-YOLO vượt trội trong việc cung cấp tốc độ vượt trội, khiến nó trở nên lý tưởng cho các ứng dụng thời gian thực.

Tuy nhiên, đối với hầu hết các nhà phát triển và nhà nghiên cứu, dòng Ultralytics YOLO, đặc biệt là YOLO11 mới nhất, cung cấp gói giải pháp hấp dẫn nhất. Sự kết hợp giữa hiệu suất cao, tính linh hoạt trên nhiều tác vụ thị giác, tính dễ sử dụng và một hệ sinh thái hỗ trợ, được duy trì tốt khiến nó trở thành lựa chọn vượt trội để xây dựng các giải pháp AI thế hệ tiếp theo.



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

Bình luận