YOLOv10 对比 EfficientDet：技术比较
目标检测领域在过去几年中快速发展，从复杂的多阶段流水线过渡到精简的实时架构。本文将探讨清华大学研究人员于2024年发布的最新先进模型YOLOv10与Google于2019年引入的开创性架构EfficientDet之间的技术差异。
尽管EfficientDet在当时为参数效率设定了基准，但YOLOv10突破了延迟和精度的界限，引入了无NMS训练范式，显著提升了推理速度。本指南分析了它们的架构、性能指标和理想用例，以帮助您为计算机视觉项目选择合适的模型。
YOLOv10：实时端到端目标检测
YOLOv10 代表了 YOLO（You Only Look Once）系列中的重大飞跃，专注于消除经常成为推理速度瓶颈的非极大值抑制 (NMS) 后处理步骤。通过采用一致的双重分配进行无 NMS 训练，它与之前的迭代相比，以更低的延迟实现了具有竞争力的性能。
技术细节：
- 作者： Ao Wang, Hui Chen, Lihao Liu, et al.
- 组织：清华大学
- 日期： 2024-05-23
- Arxiv:YOLOv10：实时端到端目标检测
- GitHub:THU-MIG/yolov10
主要架构特性
YOLOv10 引入了一种整体效率-精度驱动的模型设计。其核心创新在于其双重分配策略。在训练过程中，模型同时使用一对多分配（在 YOLOv8 中常见）进行丰富监督，以及一对一分配，以确保无需 NMS 的端到端部署。
- 免NMS训练：传统检测器需要NMS来过滤重复的边界框，这会引入推理延迟。YOLOv10的架构允许模型在推理时为每个对象精确预测一个框，从而有效地消除了这一开销。
- 效率驱动设计： 该模型采用轻量级分类头和空间-通道解耦下采样，以降低计算成本（FLOPs）和参数量。
- 大核卷积：通过选择性地使用大核深度可分离卷积，YOLOv10 增强了其感受野和 detect 小对象的能力，而不会大幅增加计算量。
为什么无NMS很重要
移除非极大值抑制（NMS）创建了一个真正的端到端流程。这对于边缘AI应用至关重要，在这些应用中，每一毫秒都弥足珍贵，例如在NVIDIA Jetson设备上，可确保稳定且可预测的延迟。
优势
- 卓越的速度：针对实时推理进行了优化，在 GPU 硬件上显著优于旧模型。
- Ultralytics 集成：作为 Ultralytics 生态系统的一部分，YOLOv10 受益于简单的Python API，使其训练、验证和部署变得极其简单。
- 内存使用量更低：与RT-DETR等基于Transformer的检测器相比，高效架构在训练期间所需的CUDA内存更少。
EfficientDet：可扩展且高效的架构
EfficientDet 由 Google Brain 团队开发，旨在优化精度和效率。它引入了一个模型家族（D0-D7），这些模型使用复合缩放方法进行缩放，统一调整分辨率、深度和宽度。
技术细节：
- 作者： Mingxing Tan、Ruoming Pang 和 Quoc V. Le
- 组织：Google
- 日期: 2019-11-20
- Arxiv:EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection
- GitHub：google/automl/efficientdet
主要架构特性
EfficientDet 基于EfficientNet 骨干网络，并引入了BiFPN（双向特征金字塔网络）。
- BiFPN：与标准 FPN 不同，BiFPN 允许双向信息流，并使用可学习权重融合来自不同尺度的特征。这使得在参数更少的情况下获得更好的多尺度特征表示。
- 复合缩放: 该方法确保骨干网络、特征网络和边界框/类别预测网络能够高效地同步扩展。D0 模型小巧快速，适用于移动设备，而 D7 模型则为高资源环境提供了 最先进的 精度。
优势与劣势
- 参数效率：EfficientDet 以相对较少的参数和 FLOPs 实现高 mAP 而闻名。
- 可扩展性： D0-D7 范围为不同的计算预算提供了灵活性。
- 高延迟：尽管FLOPs计数较低，但BiFPN和深度可分离卷积中的复杂连接可能导致GPU上的延迟高于YOLO模型精简的CNN架构。
- 复杂性: 相比于 Ultralytics YOLOv8 或 YOLOv10 的直观设计，该架构更难定制或调优。
性能分析：速度与效率
比较这两种模型时，理论效率 (FLOPs) 和 实际速度 (延迟) 之间的区别变得清晰。EfficientDet 在最小化 FLOPs 方面表现出色，但 YOLOv10 在现代硬件（如 GPU）上的实际推理速度方面占据主导地位。
下表显示，尽管EfficientDet模型紧凑，但YOLOv10为实时应用提供了更好的权衡。例如，YOLOv10-S在T4 GPU上实现了具有竞争力的46.7% mAP，延迟仅为2.66毫秒，而EfficientDet-d3（47.5% mAP）则慢了近7倍，达到19.59毫秒。
| 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) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOv10n | 640 | 39.5 | - | 1.56 | 2.3 | 6.7 |
| YOLOv10s | 640 | 46.7 | - | 2.66 | 7.2 | 21.6 |
| YOLOv10m | 640 | 51.3 | - | 5.48 | 15.4 | 59.1 |
| YOLOv10b | 640 | 52.7 | - | 6.54 | 24.4 | 92.0 |
| YOLOv10l | 640 | 53.3 | - | 8.33 | 29.5 | 120.3 |
| YOLOv10x | 640 | 54.4 | - | 12.2 | 56.9 | 160.4 |
| 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 |
解读
- GPU 优势： YOLOv10 采用硬件感知设计，与 GPU 架构高度契合，从而实现卓越的吞吐量。
- 精度均等： 较新的训练策略使 YOLOv10 能够达到或超过速度慢得多的 EfficientDet 变体的精度。
- 部署：YOLOv10 的无 NMS 特性简化了导出到 TensorRT 和 ONNX 等格式的过程，降低了部署流程的复杂性。
易用性与生态系统
对开发者而言，最重要的因素之一是模型所围绕的生态系统。在这方面，Ultralytics 提供了显著的优势。
Ultralytics 优势
YOLOv10 已集成到 Ultralytics Python 包中，提供从数据标注到部署的无缝体验。
- 简单API: 您仅需几行代码即可加载、训练和预测。
- 良好维护：频繁更新、社区支持和详尽的文档确保您不会陷入调试难以理解的错误中。
- 训练效率：Ultralytics 模型针对快速收敛进行了优化。预训练权重随时可用，可在自定义数据集上实现有效的迁移学习。
使用 Ultralytics 训练 YOLOv10
使用 Ultralytics API 在 COCO8 数据集上训练 YOLOv10 模型非常简单。
from ultralytics import YOLO
# Load a pre-trained YOLOv10n model
model = YOLO("yolov10n.pt")
# Train the model on the COCO8 example dataset for 100 epochs
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=100, imgsz=640)
# Run inference on an image
results = model("path/to/image.jpg")
相比之下，EfficientDet 依赖于较旧的 TensorFlow 存储库或第三方 PyTorch 实现，这些可能缺乏统一支持，使得集成到现代 MLOps 管道中更具挑战性。
理想用例
在 YOLOv10 和 EfficientDet 之间进行选择取决于您的具体限制。
何时选择 YOLOv10
YOLOv10 是大多数现代计算机视觉应用的卓越选择，尤其适用于：
- 自动系统：自动驾驶汽车和无人机需要低延迟detect以确保安全。YOLOv10的速度确保了快速反应时间。
- 视频分析：处理高帧率视频流，用于安全监控或交通监控。
- 边缘部署：部署在树莓派或NVIDIA Jetson等嵌入式设备上，这些设备资源有限，但实时性能不容妥协。
何时选择 EfficientDet
EfficientDet 在特定小众场景中仍然具有相关性：
- 学术研究： 如果目标是研究复合缩放定律或高效神经网络设计原则。
- 严格的 FLOPs 限制：在极其特定的硬件环境中，理论 FLOPs 是硬性瓶颈，而不是延迟或内存带宽。
结论
尽管EfficientDet是高效模型设计领域的里程碑，但YOLOv10代表了高性能目标检测的新标准。其创新的无NMS架构在不牺牲精度的情况下，在推理速度上提供了决定性优势，使其在实际部署中更具实用性。
此外，强大的 Ultralytics 生态系统确保了 YOLOv10 的高效和开发者友好性。从便捷的导出选项到关于数据集管理的全面指南，Ultralytics 助力您更快地实现视觉 AI 项目。
对于那些寻求多功能性和性能方面绝对最新成果的用户，我们还推荐探索 Ultralytics YOLO11，它在这些进步的基础上，在 detect、segment 和 姿势估计 任务中提供最先进的功能。