YOLOv6-3.0 对比 EfficientDet：目标检测中的速度与精度平衡
在快速发展的计算机视觉领域，选择合适的物体 detect 架构对于您的项目成功至关重要。本比较深入探讨了 YOLOv6-3.0 和 EfficientDet，这两个从不同角度应对视觉识别挑战的著名模型。尽管 EfficientDet 侧重于参数效率和可扩展性，YOLOv6-3.0 则是专为工业应用而设计，在这些应用中，推理延迟和实时速度是不可妥协的。
性能指标与技术分析
这两种架构的根本区别在于它们的设计理念。EfficientDet 依赖于一种复杂的特征融合机制，即 BiFPN，它提高了准确性，但通常以牺牲 GPU 上的计算速度为代价。相反，YOLOv6-3.0 采用硬件感知设计，利用重参数化来简化推理过程中的操作，从而显著提高FPS（每秒帧数）。
下表说明了这种权衡。尽管EfficientDet-d7实现了高mAP，但其延迟很高。相比之下，YOLOv6-3.0l提供了可比的准确性，同时显著减少了推理时间，使其更适用于实时推理场景。
| 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) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOv6-3.0n | 640 | 37.5 | - | 1.17 | 4.7 | 11.4 |
| YOLOv6-3.0s | 640 | 45.0 | - | 2.66 | 18.5 | 45.3 |
| YOLOv6-3.0m | 640 | 50.0 | - | 5.28 | 34.9 | 85.8 |
| YOLOv6-3.0l | 640 | 52.8 | - | 8.95 | 59.6 | 150.7 |
| 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 |
性能优化
对于工业部署，将 YOLOv6-3.0 与 TensorRT 结合可以带来巨大的速度提升。YOLOv6 架构的简洁性使其能够比旧模型中复杂的特征金字塔网络更高效地映射到 GPU 硬件指令。
YOLOv6-3.0：为工业应用而生
YOLOv6-3.0是一个单阶段物体detect器，旨在弥合学术研究与工业需求之间的鸿沟。它优先考虑速度，同时不牺牲质量检测等任务所需的精度。
作者: Chuyi Li, Lulu Li, Yifei Geng, Hongliang Jiang, Meng Cheng, Bo Zhang, Zaidan Ke, Xiaoming Xu, and Xiangxiang Chu
机构:美团
日期: 2023-01-13
Arxiv:YOLOv6 v3.0：全面重载
GitHub:meituan/YOLOv6
文档:YOLOv6 文档
架构与优势
YOLOv6-3.0的核心是其高效的骨干网络和“RepOpt”设计。通过利用重参数化，模型将训练时的多分支结构与推理时的单分支结构解耦。这使得模型易于训练且梯度丰富，同时执行速度极快。
- 自蒸馏：该训练策略采用自蒸馏，其中模型自身的预测作为软标签来指导学习，在不额外增加数据的情况下提高准确性。
- 量化支持：它在设计时考虑了模型量化，最大限度地减少转换为INT8以进行边缘部署时的精度下降。
- 工业重点: 非常适合对毫秒级延迟有要求的制造业AI和机器人技术。
EfficientDet：可扩展精度
EfficientDet 通过将复合缩放的概念引入目标检测领域，彻底改变了该领域。它同时优化网络深度、宽度和分辨率，以实现卓越的每参数性能。
作者: Mingxing Tan, Ruoming Pang, and Quoc V. Le
机构:Google
日期: 2019-11-20
Arxiv:EfficientDet：可扩展高效的目标检测
GitHub:google/automl/efficientdet
架构与优势
EfficientDet 依赖于 EfficientNet 主干网络，并引入了双向特征金字塔网络 (BiFPN)。这种复杂的颈部结构实现了简单快速的多尺度特征融合。
- BiFPN：与传统的 FPN 不同，BiFPN 允许信息在自上而下和自下而上两个方向流动，并对不同的输入特征应用权重以强调其重要性。
- 复合缩放: 一个简单的系数 $\phi$ 允许用户根据可用资源缩放模型（从 d0 到 d7），提供可预测的精度-计算曲线。
- 参数效率：较小的变体（d0-d2）在磁盘大小和FLOPs方面极其轻量化，使其适用于存储受限的环境。
架构复杂性
尽管 BiFPN 在提高精度方面非常有效，但其不规则的内存访问模式可能导致在 GPU 上的速度比 YOLO 架构中使用的密集、规则卷积块慢。这就是为什么 EfficientDet 尽管参数较少，但通常在基准测试中表现出更高的 推理延迟。
实际应用案例
这些模型之间的选择通常取决于部署环境的具体限制。
YOLOv6-3.0 的理想应用场景
- 高速制造：在快速移动的传送带上检测缺陷，需要高FPS来跟踪每个物品。
- 自动导航：通过实时处理视频流，使机器人能够在动态环境中导航。
- 边缘计算：部署在NVIDIA Jetson等设备上，这些设备需要最大化GPU资源以提高吞吐量。
EfficientDet 的理想应用场景
- 医学分析：分析静态高分辨率图像，例如X射线中的肿瘤检测，其中处理时间不如精度重要。
- 遥感：离线处理卫星图像，以识别环境变化或城市发展。
- 低存储物联网：存储容量极其有限，需要小型模型文件（如EfficientDet-d0）的设备。
Ultralytics 的优势：为什么选择 YOLO11？
尽管 YOLOv6-3.0 和 EfficientDet 是有能力的模型，但Ultralytics YOLO11代表了计算机视觉技术的尖端。YOLO11 提炼了之前 YOLO 世代的最佳特性，并将其集成到一个无缝、用户友好的生态系统中。
YOLO11 的主要优势
- 易用性： Ultralytics 优先考虑开发者体验。通过 Pythonic API，您只需几行代码即可训练、验证和部署模型，这与 EfficientDet 通常所需的复杂配置文件不同。
- 多功能性：与主要作为目标检测模型的YOLOv6和EfficientDet不同，YOLO11原生支持多项任务，包括实例分割、姿势估计、旋转框检测 (OBB)和分类。
- 性能平衡： YOLO11在速度和精度之间实现了最先进的权衡。它在COCO dataset上持续优于旧架构，同时保持低延迟。
- 良好维护的生态系统：Ultralytics 模型由活跃的社区和频繁的更新提供支持。您可以访问详尽的 文档、教程，并与 Ultralytics HUB 等工具无缝集成，用于云训练和数据集管理。
- 训练效率：YOLO11 旨在在训练期间实现资源高效，通常比复杂的 Transformer 模型或旧架构收敛更快，并需要更少的GPU 内存。
from ultralytics import YOLO
# Load the YOLO11 model (recommended over older versions)
model = YOLO("yolo11n.pt")
# Perform inference on an image
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")
# Display results
results[0].show()
探索其他模型
如果您正在评估计算机视觉管道的选项，可以考虑探索 Ultralytics 目录中的其他模型。YOLOv8 为各种任务提供了强大的性能，而基于 Transformer 的 RT-DETR 则为需要全局上下文感知的场景提供了另一种选择。对于移动端特定应用，YOLOv10 也值得研究。将这些模型与 EfficientDet 进行比较，有助于根据您的特定硬件和精度要求进行精细选择。