YOLOv8 so với DAMO- YOLO : So sánh kỹ thuật chi tiết
Việc lựa chọn mô hình phát hiện đối tượng phù hợp là rất quan trọng đối với các dự án thị giác máy tính. Trang này cung cấp so sánh kỹ thuật giữa Ultralytics YOLOv8 và DAMO- YOLO , hai mô hình tiên tiến nhất, phân tích kiến trúc, hiệu suất và ứng dụng của chúng.
Ultralytics YOLOv8
Ultralytics YOLOv8 là phiên bản mới nhất trong YOLO loạt, được biết đến với sự cân bằng giữa tốc độ và độ chính xác trong phát hiện đối tượng và các nhiệm vụ thị giác khác như phân đoạn trường hợp và ước tính tư thế . Được phát triển bởi Glenn Jocher, Ayush Chaurasia và Jing Qiu từ Ultralytics và phát hành vào ngày 2023-01-10, YOLOv8 xây dựng dựa trên trước đó YOLO phiên bản có cải tiến về kiến trúc và tập trung vào tính thân thiện với người dùng. Tài liệu hướng dẫn nhấn mạnh vào tính dễ sử dụng và tính linh hoạt, phù hợp với nhiều ứng dụng và người dùng, từ người mới bắt đầu đến chuyên gia.
Điểm mạnh:
- Hiệu suất : YOLOv8 đạt được mAP tiên tiến trong khi vẫn duy trì tốc độ suy luận ấn tượng. Nó cung cấp nhiều kích thước mô hình khác nhau (n, s, m, l, x) để phù hợp với các nhu cầu tính toán khác nhau.
- Tính linh hoạt : Ngoài khả năng phát hiện đối tượng, YOLOv8 hỗ trợ nhiều tác vụ thị giác bao gồm phân đoạn, phân loại và ước tính tư thế, cung cấp giải pháp thống nhất cho nhiều nhu cầu thị giác máy tính khác nhau.
- Dễ sử dụng : Ultralytics cung cấp tài liệu và công cụ toàn diện, đơn giản hóa việc đào tạo, triển khai và tích hợp với các nền tảng như Ultralytics HUB .
- Hỗ trợ cộng đồng : Một cộng đồng nguồn mở lớn và năng động đảm bảo cải tiến liên tục và hỗ trợ rộng rãi.
Điểm yếu:
- Tài nguyên chuyên sâu : Lớn hơn YOLOv8 các mô hình đòi hỏi nguồn lực tính toán đáng kể để đào tạo và suy luận.
- Nhu cầu tối ưu hóa : Đối với các thiết bị có nguồn lực cực kỳ hạn chế, có thể cần phải tối ưu hóa thêm như cắt tỉa mô hình .
Các trường hợp sử dụng:
YOLOv8 Tính linh hoạt của nó làm cho nó trở nên lý tưởng cho nhiều ứng dụng, từ phân tích video thời gian thực trong hệ thống an ninh và thành phố thông minh đến các tác vụ phức tạp trong chăm sóc sức khỏe và sản xuất . Tính dễ sử dụng của nó cũng làm cho nó trở nên tuyệt vời cho việc tạo mẫu và phát triển nhanh.
DAMO- YOLO
DAMO- YOLO là một mô hình phát hiện đối tượng do Alibaba Group phát triển và được giới thiệu trong một bài báo được công bố trên ArXiv vào ngày 2022-11-23. Được biên soạn bởi Xianzhe Xu, Yiqi Jiang, Weihua Chen, Yilun Huang, Yuan Zhang và Xiuyu Sun, DAMO- YOLO tập trung vào việc tạo ra một máy dò nhanh và chính xác bằng cách sử dụng các kỹ thuật cải tiến. Chúng bao gồm xương sống dựa trên NAS, RepGFPN hiệu quả và ZeroHead, cùng với các chiến lược đào tạo nâng cao như AlignedOTA và cải tiến chưng cất. Tài liệu chính thức và kho lưu trữ GitHub cung cấp thông tin chi tiết về kiến trúc và triển khai của nó.
Điểm mạnh:
- Độ chính xác cao : DAMO- YOLO được thiết kế để có độ chính xác cao, đạt được điểm mAP cạnh tranh, đặc biệt hiệu quả trong các tình huống đòi hỏi phát hiện vật thể chính xác.
- Thiết kế hiệu quả : Những cải tiến về kiến trúc như ZeroHead góp phần tạo nên mô hình hợp lý, cân bằng giữa độ chính xác với hiệu quả tính toán.
- Kỹ thuật tiên tiến : Kết hợp các kỹ thuật tiên tiến như Tìm kiếm kiến trúc thần kinh (NAS) để thiết kế xương sống và AlignedOTA để tối ưu hóa quá trình đào tạo.
Điểm yếu:
- Tính linh hoạt của nhiệm vụ hạn chế : Chủ yếu tập trung vào phát hiện đối tượng, thiếu khả năng đa nhiệm của YOLOv8 .
- Tài liệu và cộng đồng : So sánh với YOLOv8 , DAMO- YOLO có thể có cộng đồng nhỏ hơn và tài liệu ít đầy đủ hơn, có khả năng gây ra thách thức cho người dùng mới hoặc những người tìm kiếm sự hỗ trợ rộng rãi.
- Tốc độ suy luận : Mặc dù hiệu quả, so sánh tốc độ trực tiếp với YOLOv8 các tiêu chuẩn chuẩn mực ít có sẵn hơn và tốc độ có thể thay đổi tùy theo phần cứng và triển khai cụ thể.
Các trường hợp sử dụng:
DAMO- YOLO rất phù hợp cho các ứng dụng đòi hỏi độ chính xác phát hiện cao, chẳng hạn như trong lái xe tự động, kiểm tra công nghiệp có độ chính xác cao và hệ thống giám sát video tiên tiến. Tập trung vào độ chính xác và hiệu quả khiến nó trở thành ứng cử viên mạnh mẽ cho các tình huống đòi hỏi khả năng phát hiện đối tượng chi tiết và đáng tin cậy.
Bảng so sánh hiệu suất
| Người mẫu | kích cỡ (điểm ảnh) |
giá trị mAP 50-95 |
Tốc độ CPU ONNX (bệnh đa xơ cứng) |
Tốc độ T4 TensorRT10 (bệnh đa xơ cứng) |
tham số (Nam) |
Thất bại (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
| DAMO-YOLOt | 640 | 42.0 | - | 2.32 | 8.5 | 18.1 |
| DAMO-YOLO | 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 |
Phần kết luận
Cả hai YOLOv8 và DAMO- YOLO là những mô hình phát hiện đối tượng mạnh mẽ. YOLOv8 nổi bật với tính linh hoạt, dễ sử dụng và cộng đồng mạnh mẽ, khiến nó phù hợp với nhiều nhiệm vụ và kịch bản phát triển. DAMO- YOLO vượt trội về độ chính xác và thiết kế hiệu quả, khiến nó trở thành lựa chọn mạnh mẽ cho các ứng dụng đòi hỏi phát hiện vật thể chính xác. Người dùng quan tâm đến các mô hình khác cũng có thể cân nhắc YOLOv7 , YOLOv9 hoặc YOLOX tùy thuộc vào nhu cầu và ưu tiên cụ thể của họ.
