DAMO-YOLO 与 YOLOv9 的技术对比

选择合适的物体检测模型是一个至关重要的决定，它需要在准确性、速度和计算效率的需求之间取得平衡。本页面提供了阿里巴巴集团的 DAMO-YOLO 和 YOLOv9 之间详细的技术比较。我们将探讨它们的架构创新、性能指标和理想用例，以帮助您为您的计算机视觉项目选择最佳模型。虽然这两种模型都引入了重大改进，但 YOLOv9，尤其是在 Ultralytics 生态系统中，提供了最先进的性能和开发人员友好的功能的引人注目的组合。

DAMO-YOLO：阿里巴巴提供的一种快速而准确的方法

作者： Xianzhe Xu、Yiqi Jiang、Weihua Chen、Yilun Huang、Yuan Zhang 和 Xiuyu Sun
组织： Alibaba Group
日期： 2022-11-23
Arxiv： https://arxiv.org/abs/2211.15444
GitHub： https://github.com/tinyvision/DAMO-YOLO

DAMO-YOLO 是由阿里巴巴开发的目标检测模型，专注于在速度和精度之间实现卓越的平衡。它引入了几项创新技术，旨在增强从边缘设备到云 GPU 的各种硬件的性能。该架构是“一次全部”方法的结果，其中训练一个超级网络，然后使用 神经架构搜索 (NAS) 导出专门的子网络，以适应不同的计算约束。

架构和主要特性

DAMO-YOLO 的架构融合了多项关键创新：

• NAS-Generated Backbones: DAMO-YOLO 没有采用手动设计的骨干网络，而是使用通过 NAS 发现的骨干网络，这些骨干网络经过优化，可实现高效的特征提取。
• 高效 RepGFPN Neck： 它采用了一种新的特征金字塔网络颈部 RepGFPN，该网络专为高效特征融合而设计，并且与重参数化技术兼容，从而提高推理速度。
• ZeroHead: 一种简化的、轻量级的检测头，可减少计算开销，同时保持高性能。
• AlignedOTA 标签分配： 一种改进的标签分配策略，可解决分类和回归任务之间的不对齐问题，从而实现更准确的预测。
• 蒸馏增强： 知识蒸馏用于将知识从较大的教师模型转移到较小的学生模型，从而进一步提高紧凑模型的准确性。

优势

• GPU速度快： DAMO-YOLO针对GPU上的快速推理进行了高度优化，使其适用于实时视频处理和其他对延迟敏感的应用程序。
• 可扩展的模型： 它提供了一系列模型（Tiny、Small、Medium、Large），这些模型在速度和精度之间提供了清晰的权衡，使开发人员能够选择最适合其硬件的模型。
• 创新技术： 对 NAS、高效颈部网络和高级标签分配器的使用，展示了一种现代化的检测器设计方法。

弱点

• 任务特定性： DAMO-YOLO 主要设计用于目标检测，并且缺乏像 Ultralytics 这样全面的框架中发现的用于其他任务（如实例分割或姿势估计）的内置多功能性。
• 生态系统与可用性： 虽然功能强大，但其生态系统不如Ultralytics成熟。用户可能会发现它需要更多的精力来进行训练、部署和集成到生产管道中。
• 社区支持： 与 YOLO 系列等更广泛采用的模型相比，社区和可用资源可能较少。

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YOLOv9：提高准确性和效率

作者: Chien-Yao Wang, Hong-Yuan Mark Liao
组织: 台湾中研院资讯所
日期: 2024-02-21
Arxiv: https://arxiv.org/abs/2402.13616
GitHub: https://github.com/WongKinYiu/yolov9
文档: https://docs.ultralytics.com/models/yolov9/

YOLOv9代表了实时对象检测领域的一个重大飞跃，它引入了突破性的概念，以解决深度神经网络中的信息丢失问题。其核心创新，即可编程梯度信息（PGI）和通用高效层聚合网络（GELAN），使其能够实现卓越的精度和参数效率。当集成到 Ultralytics 框架中时，YOLOv9 将这种最先进的性能与无与伦比的用户体验相结合。

架构和主要特性

YOLOv9的优势在于其新颖的架构组件：

• 可编程梯度信息 (PGI)： 这种机制通过辅助可逆分支生成可靠的梯度，从而帮助缓解信息瓶颈问题，确保更深层接收完整的输入信息以进行准确的更新。
• 广义高效层聚合网络 (GELAN)： 一种先进的网络架构，它建立在 CSPNet 和 ELAN 的原理之上。GELAN 专为优化参数利用率和计算效率而设计，使其既强大又快速。

优势

• 顶尖精度： YOLOv9 在 COCO 数据集 上树立了新的精度标准，在相似或更低的计算成本下，性能优于许多之前的模型。
• 卓越的效率： 如性能表所示，与竞争对手相比，YOLOv9 模型通常以更少的参数和 FLOP 实现更高的准确性，使其非常适合从 边缘设备 到功能强大的服务器等各种硬件上的部署。
• 完善的生态系统： YOLOv9 集成到 Ultralytics 生态系统中，通过简化的 Python API 和 CLI、广泛的 文档 和积极的社区支持，受益于易用性。
• 训练效率： Ultralytics 的实现通过随时可用的预训练权重、更低的内存要求以及与 Ultralytics HUB 等工具的无缝集成，确保了高效的训练流程，从而实现无代码训练和 MLOps。
• 多功能性： 虽然最初的论文侧重于检测，但 GELAN 架构具有高度的适应性。Ultralytics 生态系统将其功能扩展到其他视觉任务，与其他模型（如 YOLOv8）中的多任务支持相一致。

弱点

• 更新的模型： 作为一个更新的架构，社区贡献的教程和第三方集成的数量仍在增长，尽管其包含在 Ultralytics 库中已大大加速了其采用。
• 资源需求： 最大的 YOLOv9 变体，如 YOLOv9-E，需要大量的计算资源进行训练，但它们为其尺寸提供了顶级的准确性。

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性能分析：准确率和速度

在比较 DAMO-YOLO 和 YOLOv9 时，很明显这两个模型系列都在推动实时目标检测的边界。然而，仔细观察这些指标可以发现 YOLOv9 具有卓越的效率。

从表中，我们可以得出以下几个结论：

• 准确率： YOLOv9模型始终获得更高的mAP分数。 例如，YOLOv9m超过了DAMO-YOLOl，mAP分别为51.4和50.8。 最大的模型YOLOv9-E达到了令人印象深刻的55.6 mAP，树立了新的基准。
• 效率： YOLOv9 展示了卓越的参数和计算效率。YOLOv9m 在使用不到一半的参数（20.0M vs. 42.1M）和更少的 FLOPs（76.3B vs. 97.3B）的情况下，提供了比 DAMO-YOLOl 更好的精度。这使得 YOLOv9 成为实现高性能的更有效选择。
• 推理速度： 在 T4 GPU 上，推理速度具有竞争力。例如，DAMO-YOLOs（3.45 毫秒）和 YOLOv9s（3.54 毫秒）的速度非常接近，但 YOLOv9s 实现了更高的 mAP（46.8 vs. 46.0）。

结论：您应该选择哪种模型？

DAMO-YOLO 和 YOLOv9 都是具有独特优势的优秀目标检测器。DAMO-YOLO 提供了一种快速且可扩展的解决方案，具有 NAS 等创新技术和高效的 RepGFPN neck，使其成为需要高速 GPU 推理的应用的可靠选择。

然而，对于大多数开发者和研究人员来说，YOLOv9 是推荐的选择，尤其是在 Ultralytics 生态系统中使用时。 它不仅提供最先进的准确性和卓越的效率，而且在可用性和支持方面也提供了显著的优势。Ultralytics 框架消除了复杂性，提供了从训练到部署的简化工作流程。YOLOv9 中 PGI 和 GELAN 的结合提供了更先进和高效的架构，而强大的 Ultralytics 生态系统确保您拥有成功所需的工具、文档和社区支持。

探索其他模型

如果您有兴趣了解 DAMO-YOLO 和 YOLOv9 与其他领先模型的比较，请务必查看 Ultralytics 文档中的其他对比：

• YOLOv8 vs. DAMO-YOLO
• YOLOv10 vs. DAMO-YOLO
• Ultralytics YOLO11 vs. DAMO-YOLO
• RT-DETR vs. DAMO-YOLO
• YOLOv9 vs. YOLOv8
• YOLOv9 vs. EfficientDet

📅 1 年前创建 ✏️ 1 个月前更新

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