So sánh kỹ thuật giữa EfficientDet và YOLOv7

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 chi phí tính toán. Trang này cung cấp so sánh kỹ thuật chi tiết giữa EfficientDet và YOLOv7, hai kiến trúc có ảnh hưởng lớn trong lĩnh vực thị giác máy tính. EfficientDet nổi tiếng với hiệu quả tham số và khả năng mở rộng vượt trội, trong khi YOLOv7 được ca ngợi vì đã vượt qua các giới hạn về tốc độ và độ chính xác phát hiện theo thời gian thực.

Chúng ta sẽ khám phá những khác biệt cốt lõi trong kiến trúc, các chuẩn đánh giá hiệu năng và những trường hợp sử dụng lý tưởng của chúng. Mặc dù cả hai mô hình đều có những điểm mạnh riêng, nhưng đối với nhiều ứng dụng hiện đại, các nhà phát triển có thể tìm thấy những lựa chọn thay thế ưu việt hơn như Ultralytics YOLOv8 và YOLO11, vốn cung cấp một giải pháp toàn diện và thân thiện với người dùng hơn.

EfficientDet: Kiến trúc có thể mở rộng và hiệu quả

EfficientDet, được giới thiệu bởi nhóm Google Brain, là một họ các mô hình phát hiện đối tượng được thiết kế để có hiệu quả và độ chính xác cao. Đổi mới chính của nó nằm ở một phương pháp tiếp cận có hệ thống để mở rộng mô hình và một mạng lưới hợp nhất đặc trưng mới.

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

Kiến trúc và các tính năng chính

Kiến trúc của EfficientDet được xây dựng dựa trên ba thành phần chính:

• EfficientNet Backbone: Sử dụng EfficientNet hiệu quả cao làm backbone để trích xuất đặc trưng, được tối ưu hóa để cân bằng tốt giữa độ chính xác và chi phí tính toán.
• BiFPN (Mạng lưới Kim tự tháp Đặc trưng Hai hướng): Không giống như các FPN truyền thống tổng hợp các đặc trưng một chiều, BiFPN cho phép hợp nhất đặc trưng đa tỷ lệ với các kết nối có trọng số, cho phép biểu diễn đặc trưng phong phú hơn với ít tham số hơn.
• Compound Scaling: EfficientDet giới thiệu một phương pháp compound scaling điều chỉnh đồng đều độ sâu, độ rộng và độ phân giải của backbone, mạng đặc trưng và prediction head. Điều này cho phép mô hình mở rộng từ EfficientDet-D0 nhỏ đến D7 lớn, đáp ứng các giới hạn tài nguyên khác nhau.

Điểm mạnh

• Hiệu quả cao về tham số: Các mô hình EfficientDet đạt được độ chính xác cạnh tranh với số lượng tham số và FLOP ít hơn đáng kể so với các mô hình khác cùng thời.
• 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, giúp mô hình thích ứng với nhiều loại phần cứng khác nhau, từ thiết bị biên đến các máy chủ đám mây mạnh mẽ.
• Hiệu suất mạnh mẽ trên CPU: Các biến thể nhỏ hơn của EfficientDet hoạt động tốt trên CPU, làm cho chúng phù hợp cho các ứng dụng mà phần cứng GPU không khả dụng.

Điểm yếu

• Suy luận trên GPU chậm hơn: Mặc dù hiệu quả về FLOP, EfficientDet có thể chậm hơn so với các mô hình như YOLOv7 trên GPU, vì kiến trúc của nó ít được tối ưu hóa cho xử lý song song.
• Tính đặc thù của tác vụ: EfficientDet chủ yếu được thiết kế để phát hiện đối tượng và thiếu tính linh hoạt đa tác vụ gốc được tìm thấy trong các framework hiện đại hơn.
• Độ phức tạp: Các khái niệm BiFPN và compound scaling (tỉ lệ hợp chất), mặc dù mạnh mẽ, có thể làm tăng thêm độ phức tạp cho việc hiểu và tùy chỉnh mô hình.

Tìm hiểu thêm về EfficientDet

YOLOv7: Một chuẩn mực mới trong phát hiện theo thời gian thực

YOLOv7 nổi lên như một bước tiến đáng kể trong dòng YOLO, thiết lập một trạng thái hiện đại mới cho các detector đối tượng thời gian thực. Nó giới thiệu một số tối ưu hóa về kiến trúc và huấn luyện để tăng độ chính xác mà không ảnh hưởng đến tốc độ suy luận.

• Tác giả: Chien-Yao Wang, Alexey Bochkovskiy và Hong-Yuan Mark Liao
• Tổ chức: Viện Khoa học Thông tin, Academia Sinica, Đài Loan
• Date: 2022-07-06
• Arxiv: https://arxiv.org/abs/2207.02696
• GitHub: https://github.com/WongKinYiu/yolov7
• Tài liệu: https://docs.ultralytics.com/models/yolov7/

Kiến trúc và các tính năng chính

Hiệu suất của YOLOv7 đạt được nhờ một số cải tiến quan trọng:

• Mạng tổng hợp lớp hiệu quả mở rộng (E-ELAN): Mô-đun này, được sử dụng trong backbone của mô hình, tăng cường khả năng học hỏi và hội tụ hiệu quả của mạng bằng cách kiểm soát các đường dẫn gradient.
• Tái tham số hóa mô hình: YOLOv7 sử dụng planned re-parameterized convolution, một kỹ thuật hợp nhất nhiều mô-đun thành một trong quá trình suy luận để giảm chi phí tính toán và tăng tốc độ.
• Trainable Bag-of-Freebies: Nó giới thiệu các kỹ thuật đào tạo nâng cao, chẳng hạn như các auxiliary head giúp tăng cường giám sát và đào tạo có hướng dẫn từ thô đến tinh, giúp cải thiện độ chính xác mà không làm tăng chi phí suy diễn cuối cùng.

Điểm mạnh

• Sự Cân bằng Vượt trội Giữa Tốc độ và Độ chính xác: YOLOv7 mang lại tốc độ suy luận thời gian thực vượt trội trên GPU trong khi vẫn duy trì độ chính xác rất cao, vượt trội hơn nhiều mô hình khác.
• Tối Ưu Hóa Huấn Luyện Nâng Cao: Phương pháp "bag-of-freebies" cho phép đạt được điểm mAP cao hơn mà không làm cho mô hình triển khai nặng hơn.
• Hiệu suất đã được chứng minh: Nó đã được đánh giá chuẩn rộng rãi trên các bộ dữ liệu tiêu chuẩn như MS COCO, chứng minh khả năng của nó.

Điểm yếu

• Huấn luyện tốn nhiều tài nguyên: Các mô hình YOLOv7 lớn hơn có thể đòi hỏi nhiều tính toán và yêu cầu bộ nhớ GPU đáng kể để huấn luyện.
• Tính linh hoạt hạn chế: Mặc dù kho lưu trữ chính thức bao gồm các tiện ích mở rộng cho các tác vụ như ước tính tư thế và phân đoạn, nhưng nó không phải là một framework đa nhiệm tích hợp như các mô hình Ultralytics mới hơn.
• Độ phức tạp: Kiến trúc và quy trình huấn luyện phức tạp, điều này có thể là rào cản đối với các nhà phát triển muốn tùy chỉnh hoặc hiểu sâu về mô hình.

Tìm hiểu thêm về YOLOv7

Phân tích hiệu năng: Tốc độ và độ chính xác

Khi so sánh EfficientDet và YOLOv7, sự khác biệt chính nằm ở mục tiêu tối ưu hóa của chúng. EfficientDet ưu tiên hiệu quả về tham số và FLOP, trong khi YOLOv7 tập trung vào tối đa hóa tốc độ suy luận (FPS) trên phần cứng GPU cho một độ chính xác nhất định.

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

• Độ chính xác: Model EfficientDet lớn nhất (d7) đạt được mAP cao nhất, nhưng YOLOv7x rất gần phía sau.
• Hiệu quả: Các mô hình EfficientDet đặc biệt nhẹ về số lượng tham số và FLOPs, đặc biệt là các biến thể nhỏ hơn. EfficientDet-d0 là một lựa chọn rõ ràng cho các môi trường hạn chế về tài nguyên.
• Tốc độ: Các mô hình YOLOv7 nhanh hơn đáng kể trên GPU (TensorRT). Ví dụ: YOLOv7l đạt được 51.4 mAP chỉ với 6.84 ms, trong khi EfficientDet-d5 tương đương đạt được 51.5 mAP nhưng mất nhiều thời gian hơn là 67.86 ms. Điều này làm cho YOLOv7 phù hợp hơn nhiều cho các ứng dụng thời gian thực đòi hỏi thông lượng cao.

Tại sao nên chọn các mô hình Ultralytics YOLO?

Trong khi YOLOv7 mang lại hiệu suất tuyệt vời, các mô hình Ultralytics YOLO mới hơn như YOLOv8 và YOLO11 mang lại những lợi thế đáng kể:

• Dễ sử dụng: Các mô hình Ultralytics đi kèm với Python API được tinh giản, tài liệu đầy đủ và các lệnh CLI dễ sử dụng, giúp đơn giản hóa việc huấn luyện, xác thực và triển khai.
• Hệ sinh thái được duy trì tốt: Tận dụng lợi thế từ quá trình phát triển tích cực, cộng đồng mã nguồn mở vững mạnh, cập nhật thường xuyên và tích hợp với các công cụ như Ultralytics HUB để có MLOps liền mạch.
• Cân bằng hiệu năng: Các model Ultralytics đạt được sự cân bằng tuyệt vời giữa tốc độ và độ chính xác, phù hợp với nhiều tình huống thực tế khác nhau, từ thiết bị biên đến máy chủ đám mây.
• Hiệu quả bộ nhớ: Các mô hình Ultralytics YOLO được thiết kế để sử dụng bộ nhớ hiệu quả trong quá trình huấn luyện và suy luận, thường yêu cầu ít bộ nhớ CUDA hơn so với các mô hình dựa trên transformer hoặc thậm chí một số biến thể của EfficientDet hoặc YOLOv7.
• Tính linh hoạt: Các mô hình như YOLOv8 và YOLO11 hỗ trợ nhiều tác vụ hơn là chỉ phát hiện đối tượng, bao gồm phân vùng (segmentation), phân loại (classification), ước tính tư thế (pose estimation) và phát hiện đối tượng theo hướng (OBB), cung cấp một giải pháp thống nhất.
• Hiệu quả huấn luyện: Tận dụng lợi thế từ quy trình huấn luyện hiệu quả, các trọng số đã được huấn luyện trước có sẵn trên các bộ dữ liệu như COCO và thời gian hội tụ nhanh hơn.

Kết luận

EfficientDet vượt trội trong các tình huống mà hiệu quả tham số và FLOP là tối quan trọng, mang lại khả năng mở rộng trên các mức ngân sách tài nguyên khác nhau. YOLOv7 đẩy mạnh ranh giới của việc phát hiện đối tượng theo thời gian thực, mang lại tốc độ và độ chính xác vượt trội, đặc biệt là trên phần cứng GPU, bằng cách tận dụng các kỹ thuật đào tạo tiên tiến.

Tuy nhiên, đối với các nhà phát triển đang tìm kiếm một framework hiện đại, linh hoạt và thân thiện với người dùng, hiệu suất mạnh mẽ, tài liệu tuyệt vời và một hệ sinh thái toàn diện hỗ trợ nhiều tác vụ thị giác, các mô hình Ultralytics như YOLOv8 và YOLO11 thường là một lựa chọn hấp dẫn hơn cho nhiều ứng dụng, từ nghiên cứu đến triển khai sản xuất.

So sánh các mô hình khác

Để khám phá thêm, hãy xem xét các so sánh liên quan đến EfficientDet, YOLOv7 và các mô hình liên quan khác sau:

• EfficientDet so với YOLOv8
• EfficientDet so với YOLOv5
• YOLOv7 so sánh với YOLOv8
• YOLOv7 so sánh với YOLOv5
• RT-DETR so với YOLOv7
• YOLOX so sánh với YOLOv7
• Khám phá các mô hình mới nhất như YOLOv10 và YOLO11.

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

Bình luận