PP-YOLOE+ so với YOLOv8: So sánh kỹ thuật

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 toàn diện giữa PP-YOLOE+, một mô hình có độ chính xác cao từ Baidu và Ultralytics YOLOv8, một mô hình hiện đại nổi tiếng với tính linh hoạt và hiệu suất. Chúng ta sẽ đi sâu vào 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.

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

PP-YOLOE+ là một mô hình phát hiện đối tượng được phát triển bởi Baidu như một phần của bộ PaddleDetection của họ. Được phát hành vào năm 2022, nó được xây dựng dựa trên kiến trúc YOLO, tập trung vào việc đạt được độ chính xác cao trong khi vẫn duy trì hiệu quả hợp lý, chủ yếu là trong PaddlePaddle framework.

Chi tiết kỹ thuật:

Tác giả: Các tác giả của PaddlePaddle
Tổ chức: Baidu
Date: 2022-04-02
ArXiv: https://arxiv.org/abs/2203.16250
GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/
Tài liệu: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.8.1/configs/ppyoloe/README.md

Tìm hiểu thêm về PP-YOLOE+

Kiến trúc và các tính năng chính

PP-YOLOE+ là một detector không neo một giai đoạn, giới thiệu một số cải tiến cho framework YOLO.

Efficient Task-aligned Head (ET-Head): Nó sử dụng một decoupled head với Varifocal Loss và Distribution Focal Loss để cải thiện độ chính xác.
Task Alignment Learning (TAL): Một chiến lược để căn chỉnh các tác vụ phân loại và định vị, giúp cải thiện độ chính xác phát hiện.
Backbone và Neck: Nó thường sử dụng backbone CSPRepResNet và neck Path Aggregation Network (PAN) để trích xuất và hợp nhất các đặc trưng mạnh mẽ.

Điểm mạnh và Điểm yếu

Điểm mạnh:

Độ chính xác cao: Các mô hình PP-YOLOE+ lớn hơn đạt được điểm mAP rất cao trên tập dữ liệu COCO, khiến chúng phù hợp cho các tác vụ mà độ chính xác là tối quan trọng.
Thiết kế không neo hiệu quả: Đơn giản hóa phần đầu dò và giảm số lượng siêu tham số cần điều chỉnh.

Điểm yếu:

Sự phụ thuộc vào hệ sinh thái: PP-YOLOE+ được tích hợp sâu với framework PaddlePaddle, điều này có thể là một rào cản đáng kể đối với các nhà phát triển và nhà nghiên cứu chủ yếu làm việc với PyTorch hoặc TensorFlow.
Tính linh hoạt hạn chế: Mô hình này chủ yếu tập trung vào phát hiện đối tượng và thiếu sự hỗ trợ tích hợp cho các tác vụ thị giác khác mà các framework toàn diện hơn cung cấp.
Cộng đồng và Hỗ trợ: Cộng đồng và các tài nguyên có sẵn có thể ít phong phú hơn so với hệ sinh thái rộng lớn xung quanh các mô hình Ultralytics YOLO.

Ultralytics YOLOv8: Tính linh hoạt và hiệu năng vượt trội

Ultralytics YOLOv8 là một mô hình tiên tiến được phát triển bởi Ultralytics. Được phát hành vào năm 2023, nó đặt ra một tiêu chuẩn mới về tốc độ, độ chính xác và dễ sử dụng. YOLOv8 không chỉ là một mô hình phát hiện đối tượng; nó là một khuôn khổ toàn diện được thiết kế để vượt trội trong nhiều tác vụ AI thị giác.

Chi tiết kỹ thuật:

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/

Tìm hiểu thêm về YOLOv8

Kiến trúc và lợi thế hệ sinh thái

YOLOv8 có kiến trúc không neo tiên tiến với backbone C2f và decoupled head, mang lại sự cân bằng vượt trội giữa hiệu suất và hiệu quả. Tuy nhiên, sức mạnh thực sự của nó nằm ở hệ sinh thái toàn diện mà nó là một phần.

Tính Linh hoạt Vượt trội: YOLOv8 cung cấp một framework thống nhất cho 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). Khả năng đa nhiệm này làm cho nó trở thành một giải pháp toàn diện cho các dự án thị giác máy tính phức tạp.
Dễ sử dụng: Ultralytics ưu tiên trải nghiệm của nhà phát triển. YOLOv8 đi kèm với một Python API đơn giản và trực quan cùng với một CLI, được hỗ trợ bởi tài liệu và hướng dẫn mở rộng.
Hệ sinh thái được duy trì tốt: Mô hình được Ultralytics và một cộng đồng mã nguồn mở lớn tích cực phát triển và hỗ trợ. Điều này đảm bảo cập nhật thường xuyên, các tính năng mới và giải quyết nhanh chóng các vấn đề. Tích hợp với các công cụ như Ultralytics HUB cung cấp các giải pháp huấn luyện và triển khai không cần code.
Hiệu Quả Huấn Luyện: YOLOv8 được thiết kế để huấn luyện hiệu quả, đòi hỏi ít bộ nhớ và thời gian hơn so với nhiều lựa chọn thay thế. Các trọng số đã được huấn luyện trước có sẵn, cho phép phát triển và tinh chỉnh nhanh chóng trên các bộ dữ liệu tùy chỉnh.

Các Trường hợp Sử dụng

Sự kết hợp giữa hiệu suất, tốc độ và tính linh hoạt làm cho YOLOv8 trở thành lựa chọn lý tưởng cho nhiều ứng dụng:

Phân tích theo thời gian thực: Hoàn hảo cho giám sát giao thông, giám sát an ninh và phân tích thể thao, nơi tốc độ là rất quan trọng.
Tự động hóa công nghiệp: Được sử dụng để kiểm soát chất lượng trong sản xuất, phát hiện lỗi và hướng dẫn robot.
Triển khai biên: Các mô hình nhẹ như YOLOv8n được tối ưu hóa cho các thiết bị bị hạn chế về tài nguyên như NVIDIA Jetson và Raspberry Pi.
Chăm sóc sức khỏe: Được áp dụng trong phân tích hình ảnh y tế cho các tác vụ như phát hiện khối u và phân đoạn tế bào.

So sánh hiệu năng trực tiếp: Tốc độ, Độ chính xác và Hiệu quả

Khi so sánh hiệu suất, rõ ràng là cả hai mô hình đều có khả năng cao. Tuy nhiên, YOLOv8 cung cấp một gói hấp dẫn hơn khi xem xét toàn bộ bức tranh về tốc độ, độ chính xác và chi phí tính toán.

Mô hình	Kích thước ^(pixels)	mAP^val 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

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: Mặc dù mô hình PP-YOLOE+x lớn nhất vượt trội hơn YOLOv8x về mAP, nhưng các mô hình YOLOv8 có tính cạnh tranh cao và thường vượt trội hơn ở các lớp kích thước nhỏ và vừa (ví dụ: YOLOv8s/m).
Hiệu quả: Các mô hình YOLOv8 hiệu quả hơn đáng kể về tham số và FLOP, đặc biệt ở quy mô lớn hơn. Ví dụ: YOLOv8l đạt được cùng mAP như PP-YOLOE+l với ít tham số hơn và YOLOv8x gần chính xác bằng PP-YOLOE+x chỉ với 70% số lượng tham số.
Tốc độ: YOLOv8n là mô hình nhanh nhất nói chung trên GPU. Nhìn chung, tốc độ suy luận là tương đương, nhưng YOLOv8 cung cấp các chuẩn CPU toàn diện, làm nổi bật khả năng truy cập của nó để triển khai trên nhiều loại phần cứng hơn mà không cần GPU.

Kết luận: Tại sao YOLOv8 là lựa chọn được khuyến nghị

Mặc dù PP-YOLOE+ là một mô hình mạnh mẽ mang lại độ chính xác cao, nhưng sự phụ thuộc của nó vào hệ sinh thái PaddlePaddle khiến nó trở thành một lựa chọn thích hợp. Đối với phần lớn các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và doanh nghiệp, Ultralytics YOLOv8 là lựa chọn vượt trội.

YOLOv8 không chỉ mang lại hiệu suất hiện đại mà còn nằm trong một khuôn khổ linh hoạt, thân thiện với người dùng và toàn diện. Những ưu điểm chính của nó—tính linh hoạt trên nhiều tác vụ, dễ sử dụng, hiệu quả đào tạo và triển khai vượt trội, và sự hỗ trợ của một hệ sinh thái sôi động—làm cho nó trở thành lựa chọn thiết thực và mạnh mẽ nhất để xây dựng các giải pháp AI thị giác hiện đại. Cho dù ưu tiên của bạn là tốc độ thời gian thực trên thiết bị biên hay độ chính xác tối đa trên đám mây, dòng mô hình YOLOv8 cung cấp một giải pháp mạnh mẽ và có khả năng mở rộng.

Đối với những ai quan tâm đến việc khám phá các mô hình hiện đại khác, Ultralytics cũng cung cấp các so sánh với các mô hình như YOLOv10, YOLO11 và RT-DETR.

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