So sánh Mô hình: YOLOv8 so với YOLOv9 để Nhận diện Đối tượng
Việc lựa chọn mô hình phát hiện đối tượng phù hợp là rất quan trọng để cân bằng độ chính xác, tốc độ và tài nguyên tính toán. Trang này cung cấp so sánh kỹ thuật chi tiết giữa Ultralytics YOLOv8 và YOLOv9, cả hai đều là các mô hình tiên tiến trong series YOLO. Chúng ta sẽ phân tích kiến trúc, hiệu suất và các trường hợp sử dụng của chúng để giúp bạn xác định lựa chọn phù hợp nhất cho nhu cầu của mình, làm nổi bật lý do tại sao tính linh hoạt và hệ sinh thái trưởng thành của YOLOv8 khiến nó trở thành lựa chọn ưu tiên cho phần lớn các ứng dụng.
Ultralytics YOLOv8: Đơn giản hóa và đa năng
Ultralytics YOLOv8 là một mô hình rất thành công được phát triển bởi Glenn Jocher, Ayush Chaurasia và Jing Qiu tại Ultralytics và được phát hành vào ngày 10 tháng 1 năm 2023. Nó nổi tiếng với sự cân bằng tuyệt vời giữa tốc độ và độ chính xác, được thiết kế để thân thiện với người dùng và đặc biệt linh hoạt. Một ưu điểm chính của YOLOv8 là hỗ trợ một loạt các tác vụ thị giác ngoài phát hiện đối tượng, bao gồm phân đoạn thể hiện, ước tính tư thế, phân loại hình ảnh và hộp giới hạn theo hướng (OBB), tất cả trong một khuôn khổ thống nhất duy nhất.
Tác giả: Glenn Jocher, Ayush Chaurasia, và Jing Qiu
Tổ chức: Ultralytics
Ngày: 2023-01-10
GitHub: https://github.com/ultralytics/ultralytics
Docs: https://docs.ultralytics.com/models/yolov8/
Kiến trúc và các tính năng chính
YOLOv8 xây dựng dựa trên các phiên bản YOLO trước đó với những cải tiến đáng kể về kiến trúc, chẳng hạn như đầu dò tìm không neo và backbone CSPDarknet được sửa đổi có mô-đun C2f. Lựa chọn thiết kế này tăng cường tính linh hoạt và hiệu quả. Tuy nhiên, điểm mạnh lớn nhất của nó nằm ở tính khả dụng và hệ sinh thái mạnh mẽ mà nó sở hữu.
- Dễ sử dụng: YOLOv8 mang đến trải nghiệm người dùng được tối ưu hóa thông qua Python API và CLI đơn giản, được hỗ trợ bởi tài liệu phong phú. Điều này giúp cả người mới bắt đầu và chuyên gia đều có thể tiếp cận.
- Hệ sinh thái được duy trì tốt: Hưởng lợi từ quá trình phát triển liên tục, một cộng đồng mã nguồn mở vững mạnh, cập nhật thường xuyên và tích hợp sâu với Ultralytics HUB cho quy trình làm việc đào tạo không cần code và MLOps.
- Cân bằng hiệu năng: Dòng model đạt được sự cân bằng tốt giữa tốc độ và độ chính xác, phù hợp với nhiều tình huống triển khai thực tế khác nhau, từ thiết bị biên đến máy chủ đám mây.
- Hiệu quả bộ nhớ: Nó thường yêu cầu ít bộ nhớ CUDA hơn để huấn luyện và suy luận so với các kiến trúc lớn hơn như transformer, cho phép phát triển trên nhiều loại phần cứng hơn.
- Tính linh hoạt: Đây là một tính năng nổi bật. YOLOv8 vượt trội trong việc xử lý nhiều tác vụ thị giác (phát hiện, phân vùng, phân loại, dáng điệu, OBB) trong một khuôn khổ duy nhất, một khả năng thường thiếu ở các mô hình chuyên dụng hơn như YOLOv9.
- Hiệu quả huấn luyện: Có quy trình huấn luyện hiệu quả và các weights đã được huấn luyện trước có sẵn trên các bộ dữ liệu như COCO, giúp tăng tốc chu kỳ phát triển.
Điểm mạnh và Điểm yếu
Điểm mạnh:
- Hỗ trợ tác vụ linh hoạt: Một kiến trúc mô hình duy nhất có thể được huấn luyện để phát hiện, phân đoạn, dáng điệu, v.v., đơn giản hóa các yêu cầu dự án phức tạp.
- Thân Thiện Với Người Dùng: Tài liệu toàn diện và API đơn giản giúp giảm bớt rào cản gia nhập để phát triển các giải pháp thị giác máy tính tiên tiến.
- Cộng đồng & Hệ sinh thái mạnh mẽ: Được duy trì tích cực với các tài nguyên và tích hợp mở rộng như TensorRT và OpenVINO để triển khai tối ưu.
Điểm yếu:
- Độ chính xác cao nhất: Mặc dù có độ chính xác cao, các mô hình YOLOv9 lớn nhất có thể đạt được điểm mAP cao hơn một chút trên các chuẩn COCO để phát hiện đối tượng thuần túy.
- Tốn nhiều tài nguyên (Mô hình lớn): Các mô hình YOLOv8 lớn hơn (L, X) đòi hỏi tài nguyên tính toán đáng kể, mặc dù chúng vẫn hiệu quả so với hiệu suất của chúng.
YOLOv9: Nâng cao độ chính xác với các kỹ thuật mới
YOLOv9 được giới thiệu vào ngày 21 tháng 2 năm 2024, bởi Chien-Yao Wang và Hong-Yuan Mark Liao từ Viện Khoa học Thông tin, Academia Sinica, Đài Loan. Nó giới thiệu những đổi mới kiến trúc quan trọng nhằm đẩy mạnh ranh giới của độ chính xác trong phát hiện đối tượng theo thời gian thực bằng cách giải quyết tình trạng mất thông tin trong mạng nơ-ron sâu.
Tác giả: Chien-Yao Wang, Hong-Yuan Mark Liao
Tổ chức: Viện Khoa học Thông tin, Academia Sinica, Đài Loan
Ngày: 2024-02-21
Arxiv: https://arxiv.org/abs/2402.13616
GitHub: https://github.com/WongKinYiu/yolov9
Tài liệu: https://docs.ultralytics.com/models/yolov9/
Kiến trúc và các cải tiến chính
Những đóng góp cốt lõi của YOLOv9 là Thông tin Gradient có thể lập trình (PGI) và Mạng tổng hợp lớp hiệu quả tổng quát (GELAN).
- Thông tin Gradient có thể lập trình (PGI): Khái niệm này được thiết kế để giảm thiểu vấn đề tắc nghẽn thông tin, nơi dữ liệu quan trọng bị mất khi nó lan truyền qua các lớp mạng sâu. PGI giúp tạo ra các gradient đáng tin cậy để duy trì thông tin quan trọng cho các cập nhật mô hình chính xác.
- Mạng tổng hợp lớp hiệu quả tổng quát (GELAN): GELAN là một kiến trúc mới giúp tối ưu hóa việc sử dụng tham số và hiệu quả tính toán. Nó cho phép YOLOv9 đạt được độ chính xác cao hơn với ít tham số hơn so với một số mô hình trước đây.
Điểm mạnh và Điểm yếu
Điểm mạnh:
- Độ chính xác Nâng cao: Thiết lập kết quả hiện đại mới trên bộ dữ liệu COCO cho các công cụ phát hiện đối tượng theo thời gian thực, vượt trội hơn nhiều mô hình khác về mAP.
- Cải thiện hiệu quả: Kiến trúc GELAN cung cấp tỷ lệ hiệu suất trên tham số mạnh mẽ.
Điểm yếu:
- Tính linh hoạt hạn chế: YOLOv9 chủ yếu tập trung vào phát hiện đối tượng. Nó thiếu sự hỗ trợ đa nhiệm tích hợp sẵn cho phân đoạn, ước tính tư thế và phân loại, điều này làm cho YOLOv8 trở thành một giải pháp linh hoạt và thiết thực hơn cho các dự án AI toàn diện.
- Tài Nguyên Huấn Luyện: Như đã lưu ý trong tài liệu của nó, việc huấn luyện các mô hình YOLOv9 có thể tốn nhiều tài nguyên và thời gian hơn so với các mô hình Ultralytics.
- Kiến trúc mới hơn: Vì là một mô hình gần đây hơn từ một nhóm nghiên cứu khác, hệ sinh thái, hỗ trợ cộng đồng và tích hợp của bên thứ ba ít hoàn thiện hơn so với Ultralytics YOLOv8 đã được thiết lập tốt. Điều này có thể dẫn đến đường cong học tập dốc hơn và ít giải pháp triển khai có sẵn hơn.
Hiệu năng và điểm chuẩn: YOLOv8 so với YOLOv9
Khi so sánh hiệu suất, rõ ràng là cả hai mô hình đều có khả năng cao. YOLOv9 đẩy mạnh giới hạn về độ chính xác phát hiện thuần túy, với biến thể lớn nhất của nó, YOLOv9e, đạt được mAP cao nhất. Tuy nhiên, Ultralytics YOLOv8 cung cấp một gói tổng thể hấp dẫn hơn. Các mô hình của nó cung cấp sự cân bằng tuyệt vời giữa tốc độ và độ chính xác, với tốc độ suy luận được ghi lại rõ ràng trên cả CPU và GPU, điều này rất quan trọng đối với các quyết định triển khai trong thế giới thực.
| 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 |
| YOLOv9t | 640 | 38.3 | - | 2.3 | 2.0 | 7.7 |
| YOLOv9s | 640 | 46.8 | - | 3.54 | 7.1 | 26.4 |
| YOLOv9m | 640 | 51.4 | - | 6.43 | 20.0 | 76.3 |
| YOLOv9c | 640 | 53.0 | - | 7.16 | 25.3 | 102.1 |
| YOLOv9e | 640 | 55.6 | - | 16.77 | 57.3 | 189.0 |
Bảng này cho thấy rằng trong khi các mô hình YOLOv9 hiệu quả về tham số, YOLOv8 cung cấp một bức tranh hiệu suất đầy đủ hơn, bao gồm các điểm chuẩn CPU quan trọng chứng minh sự sẵn sàng của nó cho các môi trường phần cứng đa dạng.
Các trường hợp sử dụng lý tưởng
Việc lựa chọn giữa YOLOv8 và YOLOv9 phụ thuộc nhiều vào các ưu tiên của dự án.
YOLOv8 là lựa chọn lý tưởng cho:
- Ứng dụng đa nhiệm: Các dự án yêu cầu sự kết hợp giữa phát hiện, phân đoạn và ước tính tư thế, chẳng hạn như trong robotics, chăm sóc sức khỏe hoặc hệ thống an ninh tiên tiến.
- Phát triển và Triển khai Nhanh chóng: Các nhà phát triển cần chuyển từ bản mẫu sang sản xuất một cách nhanh chóng sẽ được hưởng lợi rất nhiều từ tính dễ sử dụng, tài liệu phong phú và hệ sinh thái tích hợp của YOLOv8.
- Balanced Performance Needs: Các ứng dụng mà sự cân bằng tốt giữa tốc độ và độ chính xác quan trọng hơn việc đạt được điểm mAP cao nhất tuyệt đối, chẳng hạn như trong phân tích video thời gian thực cho bán lẻ hoặc sản xuất.
YOLOv9 phù hợp nhất cho:
- Nghiên cứu và Phát hiện Độ chính xác cao Chuyên biệt: Các tình huống mà mục tiêu chính là tối đa hóa độ chính xác phát hiện đối tượng trên các chuẩn mực như COCO.
- Kiểm tra công nghiệp độ chính xác cao: Các ứng dụng mà việc phát hiện các khuyết tật nhỏ nhất với độ chính xác cao nhất có thể là mối quan tâm chính.
- Phân Tích Video Nâng Cao: Sử dụng trong cơ sở hạ tầng thành phố thông minh nơi yêu cầu phát hiện hàng đầu và hệ thống có thể đáp ứng các phụ thuộc cụ thể của nó.
Kết luận: Bạn nên chọn mô hình nào?
Đối với phần lớn các nhà phát triển và ứng dụng, Ultralytics YOLOv8 là lựa chọn vượt trội. Tính linh hoạt vô song, dễ sử dụng và hệ sinh thái trưởng thành, được duy trì tốt của nó mang lại lợi thế đáng kể so với YOLOv9. Khả năng xử lý nhiều tác vụ trong một khuôn khổ duy nhất không chỉ đơn giản hóa quá trình phát triển mà còn giảm sự phức tạp và chi phí trong sản xuất. Mặc dù YOLOv9 mang lại độ chính xác ấn tượng trong việc phát hiện đối tượng, nhưng trọng tâm hẹp và hệ sinh thái kém phát triển hơn khiến nó trở thành một công cụ chuyên dụng hơn.
YOLOv8 đại diện cho một giải pháp toàn diện, trao quyền cho các nhà phát triển xây dựng các hệ thống AI đa diện, mạnh mẽ một cách hiệu quả. Đối với những người tìm kiếm một mô hình đáng tin cậy, hiệu suất cao và linh hoạt, YOLOv8 là người chiến thắng rõ ràng. Nếu bạn đang tìm kiếm một mô hình thậm chí còn lâu đời hơn, hãy xem xét YOLOv5, hoặc để biết công nghệ tiên tiến mới nhất từ Ultralytics, hãy xem YOLO11.
