技术比较：YOLOX 与 EfficientDet 的物体检测技术对比

Ultralytics YOLO 模型在物体检测任务中以速度和准确性著称。本页对两个著名的物体检测模型进行了详细的技术比较，即 YOLOX 和 EfficientDet：我们将探讨它们的架构设计、性能基准、训练方法和最佳应用，帮助您选择最适合您的计算机视觉需求的模型。

YOLOX：高性能无锚探测器

YOLOX（"You Only Look Once X"）是 Megvii 开发的一种先进的无锚物体检测器。它设计简洁、性能卓越，在研究和实际工业应用之间架起了一座桥梁。

结构和主要功能

YOLOX 采用无锚检测范式，简化了架构，提高了效率，从而脱颖而出。主要架构亮点包括

• 无锚设计：消除了锚点盒的复杂性，从而简化了实施过程，并有可能提高通用性，尤其是对于具有不同长宽比的物体。
• 解耦磁头：将分类磁头和定位磁头分离，加强对每项任务的优化，提高整体精度。
• 先进的训练策略：采用 SimOTA 标签分配和强大的数据扩增（MixUp 和 Mosaic）等技术，确保强大的训练和更高的性能。

作者： Zheng Ge、Songtao Liu、Feng Wang、Zeming Li 和 Jian Sun葛铮、刘松涛、王峰、李泽明、孙健 机构： MegviiMegvii 日期：2021-07-18 Arxiv 链接 : https://arxiv.org/abs/2107.08430 GitHub 链接 : https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX 文档链接 ： https://yolox.readthedocs.io/en/latest/

性能指标

YOLOX 模型在速度和准确性之间实现了令人信服的平衡。如比较表所示，YOLOX 在保持快速推理速度的同时，还能获得具有竞争力的 mAP 分数，因此非常适合实时应用。有关各种模型大小的详细性能，请参阅下表。

使用案例

• 实时物体检测：非常适合需要快速检测的应用，如安防系统和实时视频分析。
• 边缘设备：在NVIDIA Jetson和移动平台等资源有限的设备上实现高效性能。
• 自主系统：非常适合机器人和自动驾驶汽车，在这些应用中，快速准确的感知至关重要。

优势和劣势

优势：

• 推理速度快：无锚架构和优化设计有助于快速处理。
• 简单：与基于锚点的模型相比，精简的设计使其更易于训练和部署。
• 准确性与速度的良好平衡：在不牺牲推理速度的前提下，提供极具竞争力的准确性。

弱点

• mAP：虽然效率很高，但在某些情况下，其准确性可能略逊于一些更大、更复杂的模型。

了解有关 YOLOX 的更多信息

EfficientDet：可扩展的高效物体检测

Google 研究院开发的EfficientDet 以其在物体检测方面的可扩展性和高效性而闻名。与以前的检测器相比，它采用了一系列模型，以更少的参数和 FLOP 达到了最先进的精度。

结构和主要功能

EfficientDet 引入了多项创新技术，以提高效率和准确性：

• BiFPN（双向特征金字塔网络）：可实现高效的多尺度特征融合，使网络能够有效利用不同分辨率的特征。
• 复合缩放：使用单一复合系数统一扩展网络的所有维度（骨干网、BiFPN 和箱体/类预测网络），简化扩展过程并优化性能。
• 高效骨干网：利用 EfficientNet 作为骨干网络，该网络以高效和强大的特征提取能力而著称。

作者： Mingxing Tan、Ruoming Pang 和 Quoc V. LeMingxing Tan、Ruoming Pang 和 Quoc V. Le 机构： 谷歌 Google 日期:2019-11-20 Arxiv 链接 : https://arxiv.org/abs/1911.09070 GitHub 链接 : https:google 文档链接 ：google

性能指标

EfficientDet 模型旨在实现不同规模的高效率，提供从 d0 到 d7 的一系列模型。它们只需相对较少的参数和 FLOP，就能获得出色的 mAP 分数，因此适合在资源有限的环境中部署。详细指标请参见比较表。

使用案例

• 移动和边缘部署：EfficientDet 型号小、效率高，是移动设备和边缘计算场景的理想选择。
• 资源有限但要求高精度的应用：适用于精度要求极高但计算资源有限的应用，如边缘设备的质量检测。
• 电池供电设备：高能效设计可用于电池供电设备和物联网应用。

优势和劣势

优势：

• 高效率：以更少的参数和 FLOP 达到最先进的精度，从而加快推理速度，降低计算成本。
• 可扩展性：复合缩放法可轻松缩放模型，以满足不同的精度和资源要求。
• 精确度：在 mAP 方面表现出色，尤其是在中小型模型方面。

弱点

• 推理速度：虽然高效，但 EfficientDet 可能比专门为速度而优化的模型（如YOLOv10或 YOLOv8，尤其是对于较大的变体。

了解更多 关于

性能对照表

相关比较

探索Ultralytics 文档中提供的其他对象检测模型之间的深入比较：

• YOLOv8 与 YOLOX:Ultralytics YOLOv8 与 YOLOX 的比较。
• YOLOv7 与 YOLOX：YOLOv7 与 YOLOX 架构和性能的详细分析。
• YOLOv5 vs YOLOX：比较YOLOv5 和 YOLOX 的效率和灵活性。
• YOLOX 与YOLO11：YOLOX 与Ultralytics YOLO11 的技术比较。
• EfficientDet 与YOLOv5：评估 EfficientDet 与YOLOv5 的效率。
• EfficientDet 与 YOLOv7：EfficientDet 与 YOLOv7 的性能比较。
• EfficientDet 与YOLOv8：分析 EfficientDet 和YOLOv8 的优缺点。
• EfficientDet 与 YOLOv10：比较最新的 EfficientDet 和 YOLOv10 型号。

📅创建于 1 年前 ✏️已更新 1 个月前

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