PP-YOLOE+ vs. EfficientDet：目标检测技术对比
选择最佳目标检测模型对于计算机视觉应用至关重要。本页提供了 PP-YOLOE+ 和 EfficientDet 这两个重要模型之间的详细技术比较，以帮助您根据项目需求做出明智的决定。我们将深入研究它们的架构设计、性能基准和应用适用性。虽然这两个模型都做出了重要贡献，但它们代表了高效目标检测器发展的不同阶段。
PP-YOLOE+：针对效率和准确性进行了优化
PP-YOLOE+ 由 百度 PaddlePaddle 作者开发，于 2022 年 4 月 2 日发布，是 PP-YOLOE 系列的增强版本。它专注于提供高精度和高效部署，尤其是在 PaddlePaddle 生态系统中。它作为一个 无锚框 单阶段检测器脱颖而出，专为在目标检测任务中实现卓越的性能和速度平衡而设计。
- 作者： PaddlePaddle Authors
- 组织： Baidu
- 日期: 2022-04-02
- Arxiv: https://arxiv.org/abs/2203.16250
- GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/
- 文档： https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.8.1/configs/ppyoloe/README.md
架构和主要特性
PP-YOLOE+ 采用了一种无锚框方法，通过消除对预定义锚框的需求来简化模型结构和训练过程。它的架构具有一个解耦的检测头，该检测头分离了分类和定位任务，从而提高了整体准确性。该模型利用 VariFocal Loss，这是一种专门的 损失函数，可以更好地处理正样本和负样本之间的不平衡，从而进一步提高分类和边界框的精度。该架构包括在 骨干网络、带有路径聚合网络 (PAN) 的颈部和头部方面的改进，以提高准确性和推理速度。
优势与劣势
- 优势：对于其参数计数而言，具有很高的准确性，无锚点设计简化了实现，并且在 PaddlePaddle 框架内得到了很好的支持。当使用 TensorRT 进行优化时，该模型显示出出色的 GPU 推理速度。
- 缺点：主要针对 PaddlePaddle 生态系统进行了优化，这可能会限制使用 PyTorch 等其他常用框架的用户的灵活性。与 Ultralytics YOLO 系列等全球广泛采用的模型相比，其社区支持和可用资源可能较少。
应用案例
均衡的性能和现代无锚框设计使 PP-YOLOE+ 成为各种应用的多功能选择。它非常适合工业质量检测、回收自动化和增强智能零售运营等任务。
EfficientDet：可扩展且高效的架构
EfficientDet 由 Google Brain 团队于 2019 年 11 月推出。它通过引入一系列可以从边缘设备扩展到大型云服务器的模型，为目标检测的效率树立了新标准。其核心创新侧重于创建高效且可扩展的架构。
- 作者： Mingxing Tan、Ruoming Pang 和 Quoc V. Le
- 组织： Google
- 日期: 2019-11-20
- Arxiv: https://arxiv.org/abs/1911.09070
- GitHub: https://github.com/google/automl/tree/master/efficientdet
- 文档： https://github.com/google/automl/tree/master/efficientdet
架构和主要特性
EfficientDet 的架构建立在三个关键理念之上：
- EfficientNet Backbone: 它使用高效的 EfficientNet 作为其特征提取的主干，该主干是使用 神经架构搜索 设计的，以优化准确性和 FLOPs。
- BiFPN (双向特征金字塔网络): EfficientDet 没有采用标准的 FPN，而是引入了 BiFPN，这是一种更高效的多尺度特征融合方法。它允许通过加权连接在不同的特征级别之间轻松快速地流动信息。
- 复合缩放 (Compound Scaling)： 一种新颖的缩放方法，它使用一个简单的复合系数统一缩放骨干网络、特征网络和检测头的深度、宽度和分辨率。这使得模型能够以一种有原则且有效的方式，从小型 D0 变体扩展到大型 D7 变体。
性能分析
下表提供了详细的性能比较。虽然 EfficientDet 在发布时是最先进的，但基准测试表明，像 PP-YOLOE+ 这样的较新模型提供了明显更好的性能，尤其是在 GPU 上的推理速度方面。例如，PP-YOLOE+l 实现了比 EfficientDet-d5 (51.5) 更高的 mAP (52.9)，但在配备 TensorRT 的 T4 GPU 上速度快 8 倍以上。这突出了模型架构和优化技术的快速进步。
| 模型 | 尺寸 (像素) |
mAPval 50-95 |
速度 CPU ONNX (毫秒) |
速度 T4 TensorRT10 (毫秒) |
参数 (M) |
FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| PP-YOLOE+t | 640 | 39.9 | - | 2.84 | 4.85 | 19.15 |
| PP-YOLOE+s | 640 | 43.7 | - | 2.62 | 7.93 | 17.36 |
| PP-YOLOE+m | 640 | 49.8 | - | 5.56 | 23.43 | 49.91 |
| PP-YOLOE+l | 640 | 52.9 | - | 8.36 | 52.2 | 110.07 |
| PP-YOLOE+x | 640 | 54.7 | - | 14.3 | 98.42 | 206.59 |
| 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 |
优势与劣势
- 优势：具有 BiFPN 和复合缩放的突破性架构，影响了许多后续模型。在广泛的计算预算范围内具有高度可扩展性。
- 缺点：与现代架构相比，推理速度较慢。基于 anchor 的设计比无 anchor 的替代方案更复杂。最初的实现是在 TensorFlow 中，这对于以 PyTorch 为主的研究社区来说可能是一个障碍。
应用案例
对于模型可扩展性是关键，而极端实时性能不是主要约束的应用，EfficientDet仍然是一个可行的选择。它可以用于图像的离线批量处理、基于云的视觉API以及某些边缘AI场景，在这些场景中，其较小的变体（D0-D2）可以提供良好的精度-资源权衡。
结论：您应该选择哪种模型？
PP-YOLOE+ 和 EfficientDet 都是强大的模型，但它们满足不同的需求，并代表了目标检测研究时间线上的不同时间点。
- 如果您在 PaddlePaddle 生态系统中工作，并且需要一个现代、快速且准确的无锚框检测器，PP-YOLOE+ 是一个不错的选择。
- EfficientDet 仍然是一个具有里程碑意义的模型，因为它具有架构创新。但是，对于新项目而言，它的性能在很大程度上已被较新的模型超越。
对于正在寻找性能、多功能性和易用性的最佳组合的开发人员和研究人员，我们建议考虑 Ultralytics YOLO 系列。像 YOLOv8 和最新的 YOLO11 这样的模型提供了几个关键优势：
- 性能平衡：Ultralytics YOLO 模型在速度和准确性之间提供了最先进的平衡，使其适用于实时边缘部署和高精度云应用。
- 多功能性：它们是多任务模型，不仅支持目标检测，还支持实例分割、姿势估计、分类等，所有这些都在一个统一的框架内。
- 易用性：这些模型具有简单的 Python API 和 CLI、丰富的 文档 以及直接的训练过程。
- 维护良好的生态系统: Ultralytics 提供了一个强大的生态系统，具有积极的开发、强大的社区支持以及与诸如 Ultralytics HUB 等工具的无缝集成，从而简化从数据集管理到部署的 MLOps。
- 训练效率: Ultralytics YOLO 模型以其高效的训练而闻名，与其他许多替代方案相比，它需要的内存和时间更少，并且具有广泛的预训练权重，可加速自定义项目。
如需更详细的比较，您可能有兴趣探索这些模型如何与其他的流行架构相抗衡，例如 YOLO11 vs. EfficientDet 或 PP-YOLOE+ vs. YOLOv10。
