DAMO-YOLO 与 EfficientDet 的技术对比

在快速发展的计算机视觉领域，选择正确的物体检测架构对于应用的成功至关重要。本综合分析对比了阿里巴巴的高性能模型YOLO 和Google的可扩展高效架构EfficientDet。这两个模型都为该领域带来了重大创新，解决了速度、精度和计算成本之间永恒的权衡问题。

机型概览

在深入研究性能指标之前，有必要了解每种模型背后的血统和架构理念。

DAMO-YOLO

YOLO -YOLO（基于蒸馏增强神经架构搜索的YOLO）由阿里巴巴集团开发，其重点是在不影响准确性的前提下最大限度地提高推理速度。它引入了神经架构搜索（NAS）等骨干网技术、高效的 RepGFPN（Reparameterized Generalized Feature Pyramid Network）和被称为 ZeroHead 的轻量级检测头。

YOLO 详情：

作者： Xianzhe Xu、Yiqi Jiang、Weihua Chen、Yilun Huang、Yuan Zhang 和 Xiuyu Sun
组织机构阿里巴巴集团
日期: 2022-11-23
Arxiv：DAMO-YOLO：实时物体检测设计报告
GitHub：YOLO

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EfficientDet

Google 大脑团队创建的 EfficientDet 通过提出一种复合缩放方法，彻底改变了物体检测方法。这种方法能对主干网络、特征网络和预测网络的分辨率、深度和宽度进行统一缩放。它以 BiFPN（双向特征金字塔网络）为特色，可以轻松快速地进行特征融合。

EfficientDet 详情：

作者： Mingxing Tan、Ruoming Pang 和 Quoc V. Le
组织机构Google
日期: 2019-11-20
Arxiv：EfficientDet：可扩展的高效物体检测
GitHub：google

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性能分析：速度、准确性和效率

下图和表格提供了 EfficientDet 和YOLO 模型在COCO 数据集上的量化比较。这些基准突出了每种架构不同的优化目标。

模型	尺寸 ^(像素)	mAP^val 50-95	速度 ^{CPU ONNX (毫秒)}	速度 ^{T4 TensorRT10 (毫秒)}	参数 ^(M)	FLOPs ^(B)
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

EfficientDet-d0	640	34.6	10.2	3.92	3.9	2.54
EfficientDet-d1	640	40.5	13.5	7.31	6.6	6.1
EfficientDet-d2	640	43.0	17.7	10.92	8.1	11.0
EfficientDet-d3	640	47.5	28.0	19.59	12.0	24.9
EfficientDet-d4	640	49.7	42.8	33.55	20.7	55.2
EfficientDet-d5	640	51.5	72.5	67.86	33.7	130.0
EfficientDet-d6	640	52.6	92.8	89.29	51.9	226.0
EfficientDet-d7	640	53.7	122.0	128.07	51.9	325.0

主要内容

从数据中，我们可以观察到每个模型系列的不同优势：

GPU 延迟 YOLO 在GPU 推理速度方面占据优势。例如 DAMO-YOLOm 达到平均精度mAP) 49.2，T4GPU 的延迟仅为 5.09 毫秒。相比之下 EfficientDet-d4在相似的 49.7mAP 下，速度明显慢得多，为 33.55 ms。
参数效率： 就参数而言，EfficientDet 非常轻便，而且浮点运算. EfficientDet-d0 尽管与YOLO 等架构优化的模型相比，这并不总是能在现代 GPU 上实现更快的推理。
CPU 性能：EfficientDet 提供了可靠的CPU 基准测试，这表明它仍然是无法使用GPU 加速的传统硬件的可行选择。

建筑说明

YOLO 的速度优势源于其使用神经架构搜索（NAS）对硬件延迟进行的特定优化，而 EfficientDet 则针对理论 FLOPs 进行优化，但理论 FLOPs 与实际延迟并不总是线性相关。

架构深度解析

EfficientDet：复合扩展的力量

EfficientDet 建立在EfficientNet骨干网的基础上，利用移动倒置瓶颈卷积（MBConv）。它的最大特点是BiFPN，这是一种加权双向特征金字塔网络。传统的特征金字塔网络只能自上而下对特征进行求和，而 BiFPN 则不同，它允许信息自上而下和自下而上地流动，每个特征层都有可学习的权重。这样，网络就能了解不同输入特征的重要性。

该模型使用复合系数 phi 进行缩放，它能均匀地增加网络宽度、深度和分辨率，因此较大的模型（如 d7) 在准确性和效率之间保持平衡。

DAMO-YOLO：以速度为导向的创新

YOLO 采用不同的方法，重点关注实时延迟。它采用MAE-NAS（架构自动搜索方法），在特定延迟限制条件下找到最佳主干结构。

主要创新包括

RepGFPN：对标准 GFPN 的改进，通过重新参数化来优化特征融合路径，以提高速度。
ZeroHead：简化的检测头，可减少通常与最终预测层相关的计算负担。
AlignedOTA：一种标签分配策略，可解决训练过程中分类和回归任务之间的错位问题。

应用案例与应用

架构上的差异决定了每种型号在实际应用中的优势所在。

EfficientDet非常适合存储受限的环境或依赖于CPU 推理的应用，在这些环境中，最大限度地减少 FLOPs 是至关重要的。它常用于移动应用和嵌入式系统中，在这些应用中，电池寿命（与 FLOPs 相关）是首要考虑因素。
YOLO在需要使用 GPU 进行实时推理的工业自动化、自动驾驶和安全监控领域表现出色。它的低延迟特性使其在处理高帧频视频流时不会丢帧。

Ultralytics 的优势

YOLO 和 EfficientDet 都是功能强大的型号，而 Ultralytics生态系统为现代人工智能开发提供了更全面的解决方案。最先进的 YOLO11和多功能 YOLOv8等模型在可用性、性能和功能集方面具有明显优势。

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为什么选择Ultralytics？

性能平衡： Ultralytics 模型的设计在速度和准确性之间实现了最佳平衡。例如，与前几代产品相比，YOLO11 的mAP 更为出色，同时在CPU和GPU 上都能保持卓越的推理速度。

易于使用： Ultralytics 秉承 "含电池 "的理念，提供简单的Python API 和强大的命令行界面（CLI）。开发人员从安装到培训只需几分钟。

from ultralytics import YOLO

# Load a pre-trained YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on an image
results = model("path/to/image.jpg")

维护良好的生态系统：与许多发表后就被遗弃的研究模型不同，Ultralytics 维护着一个活跃的资源库，通过GitHub 问题和讨论提供频繁的更新、错误修复和社区支持。
多功能性： Ultralytics 模型并不局限于边界框。它们天生支持实例分割、姿势估计、图像分类和定向边界框（旋转框检测），所有这些都在一个统一的框架内进行。
内存效率： Ultralytics YOLO 模型的设计目的是在训练过程中节省内存。这与transformer模型或旧架构形成鲜明对比，后者通常需要大量的CUDA 内存，这使得Ultralytics 模型可以在消费级硬件上使用。
训练效率：该框架支持自动混合精度 (AMP)、GPU GPU 训练和缓存等功能，确保快速、经济高效地训练自定义数据集。

结论

YOLO和EfficientDet都是计算机视觉发展史上的重要里程碑。EfficientDet 展示了原则性扩展和高效特征融合的力量，而YOLO 则推动了延迟感知架构搜索的发展。

不过，对于寻求高性能与卓越开发体验相结合的生产就绪型解决方案的开发人员来说，Ultralytics 是一个不错的选择、 Ultralytics YOLO11是值得推荐的选择。Ultralytics YOLO11 集成到一个强大的生态系统中，支持多种计算机视觉任务，并不断改进，是将视觉数据转化为可操作见解的最实用工具。

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