Chuyển đến nội dung

YOLOv8 so với DAMO-YOLO: So sánh kỹ thuật

Việc lựa chọn mô hình phát hiện đối tượng phù hợp liên quan đến sự đánh đổi giữa độ chính xác, tốc độ và tính dễ sử dụng. Trang này cung cấp so sánh kỹ thuật chi tiết giữa hai mô hình mạnh mẽ: Ultralytics YOLOv8, một mô hình hiện đại từ Ultralytics và DAMO-YOLO, một mô hình hiệu suất cao từ Alibaba Group. Mặc dù cả hai mô hình đều cung cấp hiệu suất tuyệt vời, nhưng chúng được xây dựng dựa trên các triết lý thiết kế khác nhau và phục vụ cho các nhu cầu phát triển riêng biệt. Chúng tôi sẽ khám phá kiến trúc, số liệu hiệu suất và các trường hợp sử dụng lý tưởng của chúng để giúp bạn đưa ra quyết định sáng suốt.

Ultralytics YOLOv8

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 một mô hình tiên tiến, hiện đại, xây dựng dựa trên thành công của các phiên bản YOLO trước đó. Nó được thiết kế để nhanh chóng, chính xác và dễ sử dụng, khiến nó trở thành một lựa chọn lý tưởng cho một loạt các tác vụ phát hiện đối tượng và AI thị giác. YOLOv8 không chỉ là một mô hình mà còn là một khuôn khổ toàn diện hỗ trợ toàn bộ vòng đời phát triển mô hình AI, từ đào tạo và xác thực đến triển khai trong các ứng dụng thực tế.

Các Tính Năng và Điểm Mạnh Chủ Yếu

  • Kiến trúc nâng cao: YOLOv8 giới thiệu thiết kế head tách rời, không neo, giúp cải thiện độ chính xác và tăng tốc độ xử lý hậu kỳ bằng cách loại bỏ sự cần thiết của Non-Maximum Suppression (NMS) trong một số trường hợp. Nó sử dụng backbone CSPDarknet được tinh chỉnh và một mô-đun neck C2f mới để tăng cường kết hợp các đặc trưng.

  • Tính linh hoạt vượt trội: Một ưu điểm chính của YOLOv8 là khả năng hỗ trợ nguyên bản cho nhiều tác vụ thị giác máy tính trong một khuôn khổ thống nhất. Nó xử lý liền mạch nhận diện đối tượng, phân vùng thể hiện, phân loại ảnh, ước tính tư thế và nhận diện đối tượng theo hướng (OBB). Tính linh hoạt 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 mạnh mẽ, được hỗ trợ bởi tài liệu và hướng dẫn mở rộng. Điều này giúp cả người mới bắt đầu và chuyên gia có thể dễ dàng đào tạo, xác thực và triển khai các mô hình.

  • Hệ sinh thái được duy trì tốt: YOLOv8 là một phần của hệ sinh thái mã nguồn mở phát triển mạnh mẽ với sự phát triển tích cực, cập nhật thường xuyên và hỗ trợ cộng đồng mạnh mẽ. Nó tích hợp với các công cụ như Ultralytics HUB để đào tạo và triển khai không cần code, và nhiều nền tảng MLOps như Weights & Biases và Comet.

  • Hiệu suất và Hiệu quả: YOLOv8 cung cấp sự cân bằng tuyệt vời giữa tốc độ và độ chính xác trên một loạt các kích thước mô hình (từ Nano đến Extra-Large). Nó được tối ưu hóa cao cho cả suy luận CPU và GPU, đảm bảo triển khai hiệu quả trên phần cứng đa dạng, từ thiết bị biên đến máy chủ đám mây. Hơn nữa, nó được thiết kế để tiết kiệm bộ nhớ, yêu cầu ít bộ nhớ CUDA hơn để huấn luyện so với nhiều kiến trúc khác.

Điểm yếu

  • Là một detector một giai đoạn, nó có thể gặp khó khăn trong việc phát hiện các đối tượng cực nhỏ hoặc bị che khuất nhiều so với một số detector hai giai đoạn chuyên dụng, mặc dù nó hoạt động đặc biệt tốt trong hầu hết các tình huống mục đích chung.

Tìm hiểu thêm về YOLOv8

DAMO-YOLO

Tác giả: Xianzhe Xu, Yiqi Jiang, Weihua Chen, Yilun Huang, Yuan Zhang, và Xiuyu Sun
Tổ chức: Alibaba Group
Ngày: 23-11-2022
Arxiv: https://arxiv.org/abs/2211.15444v2
GitHub: https://github.com/tinyvision/DAMO-YOLO

DAMO-YOLO là một mô hình phát hiện đối tượng nhanh và chính xác được phát triển bởi Alibaba Group. Nó giới thiệu một số kỹ thuật mới để nâng cao hiệu suất của các bộ phát hiện kiểu YOLO. Tên "DAMO" là viết tắt của "Discovery, Adventure, Momentum, and Outlook" (Khám phá, Phiêu lưu, Động lực và Triển vọng), phản ánh bản chất định hướng nghiên cứu của dự án.

Các Tính Năng và Điểm Mạnh Chủ Yếu

  • Tìm kiếm kiến trúc thần kinh (NAS): DAMO-YOLO tận dụng NAS để tìm kiến trúc backbone tối ưu (MAE-NAS), giúp đạt được sự cân bằng tốt hơn giữa độ chính xác và độ trễ.
  • Thiết kế Neck nâng cao: Nó kết hợp một neck RepGFPN (Generalized Feature Pyramid Network) hiệu quả, được thiết kế để tăng cường kết hợp các đặc trưng từ các cấp độ khác nhau của backbone.
  • ZeroHead: DAMO-YOLO đề xuất phương pháp "ZeroHead", sử dụng một đầu dò ghép nối gọn nhẹ để giảm chi phí tính toán trong khi vẫn duy trì hiệu suất cao.
  • Gán nhãn AlignedOTA: Sử dụng chiến lược gán nhãn động có tên AlignedOTA, giúp mô hình học tốt hơn bằng cách căn chỉnh các tác vụ phân loại và hồi quy trong quá trình huấn luyện.
  • Hiệu suất GPU cao: Mô hình được tối ưu hóa cao cho suy luận GPU, mang lại độ trễ rất thấp trên phần cứng cao cấp, như được hiển thị trong các điểm chuẩn chính thức của nó.

Điểm yếu

  • Độ phức tạp: Việc sử dụng các kỹ thuật tiên tiến như NAS và các mô-đun tùy chỉnh (RepGFPN, ZeroHead) làm cho kiến trúc trở nên phức tạp hơn và ít trực quan hơn đối với các nhà phát triển cần tùy chỉnh hoặc hiểu các hoạt động bên trong của mô hình.
  • Tính linh hoạt hạn chế: DAMO-YOLO chủ yếu được thiết kế để phát hiện đối tượng. Nó thiếu sự hỗ trợ đa tác vụ tích hợp cho phân đoạn, phân loại và ước tính tư thế, vốn là tiêu chuẩn trong khuôn khổ Ultralytics YOLOv8.
  • Hệ sinh thái và Hỗ trợ: Mặc dù đây là một dự án mã nguồn mở, hệ sinh thái của nó không toàn diện hoặc được duy trì tốt như của Ultralytics. Tài liệu có thể thưa thớt và hỗ trợ cộng đồng ít mở rộng hơn, gây khó khăn hơn cho các nhà phát triển trong việc áp dụng và khắc phục sự cố.
  • Hiệu suất CPU: Mô hình này được tối ưu hóa mạnh mẽ cho GPU. Thông tin và điểm chuẩn về hiệu suất CPU ít có sẵn hơn, điều này có thể là một hạn chế đối với việc triển khai trên phần cứng không phải GPU.

Tìm hiểu thêm về DAMO-YOLO

Phân tích hiệu năng: YOLOv8 so với DAMO-YOLO

Khi so sánh hiệu suất, điều quan trọng là phải xem xét cả độ chính xác (mAP) và tốc độ suy luận trên các phần cứng khác nhau.

Mô hình Kích thước
(pixels)		 mAPval
50-95		 Tốc độ
CPU ONNX
(ms)		 Tốc độ
T4 TensorRT10
(ms)		 Tham số
(M)		 FLOPs
(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-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 so sánh, chúng ta có thể rút ra một vài kết luận sau:

  • Độ chính xác: Các mô hình YOLOv8 luôn vượt trội hơn so với các đối tác DAMO-YOLO của chúng ở các quy mô tương tự. Ví dụ: YOLOv8m đạt 50.2 mAP, vượt qua 49.2 mAP của DAMO-YOLOm. Các mô hình YOLOv8l và YOLOv8x lớn hơn mở rộng đáng kể lợi thế này.
  • Tốc độ: Mặc dù DAMO-YOLO cho thấy tốc độ GPU rất cạnh tranh, YOLOv8n là mô hình nhanh nhất trên GPU nói chung. Quan trọng hơn, Ultralytics cung cấp các chuẩn CPU minh bạch, rất quan trọng đối với nhiều ứng dụng thực tế, nơi không có tài nguyên GPU. YOLOv8 thể hiện hiệu suất tuyệt vời, được ghi chép đầy đủ trên CPU.
  • Hiệu quả: Các mô hình YOLOv8 thường cung cấp sự cân bằng tốt hơn giữa các tham số và FLOP cho độ chính xác nhất định của chúng. Ví dụ: YOLOv8s đạt được 44.9 mAP chỉ với 11.2M tham số, trong khi DAMO-YOLOs yêu cầu 16.3M tham số để đạt được 46.0 mAP tương tự.

Kết luận

DAMO-YOLO là một mô hình ấn tượng thể hiện sức mạnh của các kỹ thuật nghiên cứu tiên tiến như NAS để đạt được hiệu suất cao trên phần cứng GPU. Đây là một ứng cử viên mạnh mẽ cho các ứng dụng mà tốc độ GPU thô là thước đo chính và nhóm phát triển có chuyên môn để quản lý một kiến trúc phức tạp hơn.

Tuy nhiên, đối với phần lớn các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và doanh nghiệp, Ultralytics YOLOv8 là lựa chọn rõ ràng và vượt trội. Nó cung cấp một gói tổng thể tốt hơn: độ chính xác cao hơn, hiệu suất tuyệt vời trên cả CPU và GPU, và tính linh hoạt tuyệt vời với hỗ trợ đa nhiệm của nó.

Những ưu điểm chính của hệ sinh thái Ultralytics — bao gồm tính dễ sử dụng, tài liệu phong phú, hỗ trợ cộng đồng tích cực và tích hợp liền mạch — khiến YOLOv8 không chỉ là một mô hình mạnh mẽ mà còn là một công cụ thiết thực và hiệu quả để xây dựng các giải pháp thị giác máy tính mạnh mẽ, thực tế. Cho dù bạn là người mới bắt đầu dự án đầu tiên hay một chuyên gia triển khai các hệ thống phức tạp, YOLOv8 cung cấp một con đường đáng tin cậy, hiệu quả và thân thiện với người dùng hơn để thành công.

Khám phá các Mô hình Khác

Nếu bạn quan tâm đến các so sánh mô hình khác, hãy xem các trang sau để biết YOLOv8 so sánh với các kiến trúc hiện đại khác như thế nào:



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

Bình luận