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EfficientDet 与 YOLOv7：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、速度和计算成本之间取得平衡。本页详细比较了 EfficientDet 和 YOLOv7 这两个在计算机视觉领域具有影响力的架构。EfficientDet 以其卓越的参数效率和可扩展性而闻名，而 YOLOv7 则以突破实时检测速度和准确性的界限而著称。

我们将探讨它们的核心架构差异、性能基准和理想用例。虽然这两种模型都有其优势，但对于许多现代应用，开发人员可能会发现像Ultralytics YOLOv8和YOLO11这样更出色的替代方案，它们提供了更全面和用户友好的解决方案。

EfficientDet：可扩展且高效的架构

EfficientDet 由 Google Brain 团队推出，是一系列为实现高效率和准确性而设计的目标检测模型。其关键创新在于系统化的模型缩放方法和新颖的特征融合网络。

架构和主要特性

EfficientDet 的架构建立在三个主要组件之上：

  • EfficientNet Backbone: 它使用高效的 EfficientNet 作为其特征提取的主干，该主干经过优化，可在准确性和计算成本之间实现卓越的平衡。
  • BiFPN (双向特征金字塔网络): 与单向求和特征的传统 FPN 不同，BiFPN 允许使用加权连接进行多尺度特征融合，从而以更少的参数实现更丰富的特征表示。
  • 复合缩放 (Compound Scaling)： EfficientDet 引入了一种复合缩放方法，该方法统一缩放骨干网络、特征网络和预测头的深度、宽度和分辨率。这使得模型能够从小型 EfficientDet-D0 扩展到大型 D7，从而满足不同的资源约束。

优势

  • 高参数效率： 与当时的其它模型相比，EfficientDet 模型以明显更少的参数和 FLOP 实现了具有竞争力的准确性。
  • 可扩展性： 复合缩放方法提供了一条清晰的向上或向下扩展模型的路径，使其能够适应从边缘设备到强大的云服务器的各种硬件。
  • 强大的 CPU 性能： EfficientDet 的较小变体在 CPU 上表现良好，使其适用于 GPU 硬件不可用的应用。

弱点

  • GPU 推理速度较慢： 尽管 EfficientDet 具有 FLOP 效率，但在 GPU 上，它可能比像 YOLOv7 这样的模型慢，因为它的架构对于并行处理的优化程度较低。
  • 任务特定性： EfficientDet主要设计用于目标检测，并且缺乏在更现代的框架中发现的原生多任务通用性。
  • 复杂性： BiFPN 和复合缩放概念虽然强大，但会增加理解和自定义模型的复杂性。

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YOLOv7：实时检测的新基准

YOLOv7 是 YOLO 系列中的一次重大飞跃，为实时目标检测器树立了新的技术水平。它引入了几种架构和训练优化，以提高准确性，而不会影响推理速度。

架构和主要特性

YOLOv7的性能提升来自以下几项关键创新：

  • 扩展高效层聚合网络 (E-ELAN)： 该模块用于模型的 backbone 中，通过控制梯度路径，增强网络有效学习和收敛的能力。
  • 模型重参数化： YOLOv7 采用计划重参数化卷积，这项技术在推理过程中将多个模块合并为一个，以减少计算开销并提高速度。
  • 可训练的免费赠品（Trainable Bag-of-Freebies）： 它引入了先进的训练技术，例如加深监督的辅助头和由粗到精的主导引导训练，这些技术提高了准确性，而不会增加最终推理成本。

优势

  • 卓越的速度-精度平衡： YOLOv7 在 GPU 上提供出色的实时推理速度，同时保持非常高的精度，优于许多其他模型。
  • 高级训练优化： “bag-of-freebies”方法使其能够在不增加部署模型负担的情况下获得更高的 mAP 分数。
  • 经验证的性能： 它已经在MS COCO等标准数据集上进行了广泛的基准测试，展示了其功能。

弱点

  • 资源密集型训练： 较大的 YOLOv7 模型可能在计算上要求很高，并且需要大量的 GPU 内存才能进行训练。
  • 多功能性有限： 虽然官方存储库包含用于姿势估计和分割等任务的扩展，但它不是像较新的 Ultralytics 模型那样的集成多任务框架。
  • 复杂性： 架构和训练流程很复杂，这对于希望自定义或深入理解模型的开发人员来说可能是一个障碍。

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性能分析：速度与准确性

在比较 EfficientDet 和 YOLOv7 时，关键的区别在于它们的优化目标。EfficientDet 优先考虑参数和 FLOP 效率，而 YOLOv7 则侧重于在给定准确度下最大化 GPU 硬件上的推理速度 (FPS)。

模型 尺寸
(像素)		 mAPval
50-95		 速度
CPU ONNX
(毫秒)		 速度
T4 TensorRT
(ms)		 参数
(M)		 FLOPs
(B)
YOLOv7l 640 51.4 - 6.84 36.9 104.7
YOLOv7x 640 53.1 - 11.57 71.3 189.9
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

从表中，我们可以得出以下几个结论：

  • 准确率： 最大的EfficientDet模型（d7）实现了最高的mAP，但YOLOv7x紧随其后。
  • 效率： EfficientDet 模型在参数和 FLOPs 方面非常轻巧，尤其是较小的变体。EfficientDet-d0 是资源受限环境的明显赢家。
  • 速度： YOLOv7 模型在 GPU (TensorRT) 上明显更快。例如，YOLOv7l 以仅 6.84 毫秒的速度实现了 51.4 mAP，而同类的 EfficientDet-d5 实现了 51.5 mAP，但耗时更长，为 67.86 毫秒。这使得 YOLOv7 更适合需要高吞吐量的实时应用。

为什么选择 Ultralytics YOLO 模型？

虽然 YOLOv7 提供了出色的性能，但更新的 Ultralytics YOLO 模型（如 YOLOv8 和 YOLO11）提供了显著的优势：

  • 易用性： Ultralytics 模型随附简化的 Python API、丰富的 文档 和简单的 CLI 命令，从而简化了训练、验证和部署。
  • 完善的维护生态系统： 受益于积极的开发、强大的开源社区、频繁的更新以及与 Ultralytics HUB 等工具的集成，以实现无缝 MLOps。
  • 性能平衡： Ultralytics 模型在速度和准确性之间实现了出色的平衡，适用于从边缘设备到云服务器的各种实际场景。
  • 内存效率： Ultralytics YOLO 模型旨在在训练和推理期间实现高效的内存使用，通常比基于 Transformer 的模型甚至 EfficientDet 或 YOLOv7 的某些变体需要更少的 CUDA 内存。
  • 多功能性： 像 YOLOv8 和 YOLO11 这样的模型支持对象检测以外的多种任务，包括分割、分类、姿势估计和旋转框检测 (OBB)，从而提供统一的解决方案。
  • 训练效率： 受益于高效的训练过程、COCO 等数据集上随时可用的预训练权重以及更快的收敛时间。

结论

EfficientDet 在参数和 FLOP 效率至关重要的场景中表现出色，可在不同的资源预算中提供可扩展性。YOLOv7 突破了实时对象检测的界限，利用先进的训练技术，尤其是在 GPU 硬件上，实现了卓越的速度和准确性。

然而，对于寻求具有强大性能、优秀文档和支持多种视觉任务的全面生态系统的现代、多功能且用户友好的框架的开发者来说，YOLOv8 和 YOLO11 等 Ultralytics 模型通常为从研究到生产部署的各种应用提供更具吸引力的选择。

其他模型对比

为了进一步探索，请考虑以下涉及EfficientDet、YOLOv7和其他相关模型的比较：



📅 1 年前创建 ✏️ 1 个月前更新
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