技术对比：YOLOX vs. YOLOv9 用于目标检测
选择合适的物体检测模型对于在计算机视觉任务中获得最佳结果至关重要。本页详细比较了 YOLOX 和 YOLOv9 这两个以其在物体检测方面的性能和效率而闻名的高级模型。我们将探讨它们的架构差异、性能基准以及对各种应用的适用性，以帮助您做出明智的决定。
YOLOX：高性能Anchor-Free检测器
YOLOX 是 Megvii 开发的无锚框目标检测模型。YOLOX 于 2021 年 7 月推出，旨在通过移除锚框概念来实现简洁性和高性能，这简化了模型并可能提高泛化能力。
作者： Zheng Ge、Songtao Liu、Feng Wang、Zeming Li 和 Jian Sun
组织： Megvii
日期： 2021-07-18
Arxiv： https://arxiv.org/abs/2107.08430
GitHub： https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX
文档： https://yolox.readthedocs.io/en/latest/
架构和主要特性
YOLOX 以其无锚框机制而著称，简化了架构。主要特点包括：
- 解耦头： 分离分类和定位头以提高性能。
- SimOTA标签分配： 一种用于优化训练的先进标签分配策略。
- 强大的数据增强： 利用 MixUp 和 Mosaic 等技术来增强鲁棒性和泛化能力，更多细节请参考关于数据增强的指南。
优势与劣势
优势：
- 无Anchor设计： 简化模型架构，减少设计参数和复杂性。
- 高精度和高速度： 在平均精度均值 (mAP)和推理速度之间实现了强大的平衡。
- 可扩展性： 提供一系列模型尺寸（Nano 到 X），允许跨各种计算资源进行部署。
弱点：
- 生态系统： 虽然是开源的，但它缺乏 Ultralytics 提供的集成生态系统和工具，例如与 Ultralytics HUB 的无缝集成，以实现端到端工作流程。
- 推理速度： 较大的 YOLOX 模型可能比同类优化模型（如 YOLOv9）慢，尤其是在某些硬件上。
理想用例
YOLOX 非常适合需要在高精度和速度之间取得平衡的应用，例如：
- 实时目标检测，应用于机器人技术和监控系统。
- 研究与开发，因为它采用模块化设计和PyTorch实现。
- Edge AI 部署，特别是 NVIDIA Jetson 等设备上较小的 Nano 和 Tiny 变体。
YOLOv9：使用可编程梯度信息学习您想学习的内容
Ultralytics YOLOv9 代表了目标检测方面的重大进步，通过创新的架构设计解决了深度神经网络中的信息丢失挑战。
作者： Chien-Yao Wang 和 Hong-Yuan Mark Liao
组织： 台湾中研院资讯科学研究所
日期： 2024-02-21
Arxiv： https://arxiv.org/abs/2402.13616
GitHub： https://github.com/WongKinYiu/yolov9
文档： https://docs.ultralytics.com/models/yolov9/
架构和主要特性
YOLOv9 的架构旨在利用 可编程梯度信息 (PGI) 保留通过深层的关键信息流。这确保了可靠的梯度流，从而实现有效的模型更新。它还引入了 通用高效层聚合网络 (GELAN)，该网络优化了网络结构，以实现更好的参数利用率和计算效率。将 YOLOv9 集成到 Ultralytics 生态系统中，通过简单的 API 和高效的 训练过程 确保了简化的用户体验。
优势与劣势
优势：
- 最先进的精度： 在 COCO 等基准测试中实现了领先的 mAP 分数。
- 高效性： 通过以更少的参数和 FLOPs 提供高准确率来超越以前的模型，使其适用于 边缘 AI 部署。
- 信息保持： PGI 有效地缓解了信息丢失，从而改进了模型学习。
- Ultralytics 生态系统： 受益于积极的开发、丰富的 文档、用于 MLOps 的 Ultralytics HUB 集成以及与许多替代方案相比在训练期间更低的内存要求。
- 多功能性： 虽然最初的论文侧重于检测，但该架构显示出在实例分割等任务中的潜力，并且可能更多，这与 Ultralytics 模型（如YOLOv8）中常见的多任务功能相一致。
弱点：
- 新颖性： 作为一个较新的模型，与长期建立的模型相比，社区驱动的部署示例的范围可能仍在增长。但是，它在 Ultralytics 框架中的集成显著加速了采用并提供了强大的支持。
理想用例
YOLOv9 在精度和效率至关重要的应用中表现出色。这包括复杂的任务，如 自动驾驶、高级 安全系统，以及用于 制造业质量控制 的详细对象识别。
性能分析：YOLOX vs. YOLOv9
在比较YOLOX和YOLOv9时，一个明显的趋势是：对于相似或更低的计算预算，YOLOv9始终提供更高的准确性。YOLOv9的架构创新，例如PGI和GELAN，使其能够在准确性、参数数量和FLOPs之间实现卓越的权衡。例如，YOLOv9-M实现了比YOLOX-l更高的mAP，同时参数和FLOPs不到后者的一半。这种效率使YOLOv9成为需要高性能实时推理的现代应用的更强大选择。虽然YOLOX仍然是一个有能力且快速的模型，特别是其用于边缘计算的较小变体，但YOLOv9为性能树立了新的基准。
| 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) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOXnano | 416 | 25.8 | - | - | 0.91 | 1.08 |
| YOLOXtiny | 416 | 32.8 | - | - | 5.06 | 6.45 |
| YOLOXs | 640 | 40.5 | - | 2.56 | 9.0 | 26.8 |
| YOLOXm | 640 | 46.9 | - | 5.43 | 25.3 | 73.8 |
| YOLOXl | 640 | 49.7 | - | 9.04 | 54.2 | 155.6 |
| YOLOXx | 640 | 51.1 | - | 16.1 | 99.1 | 281.9 |
| YOLOv9t | 640 | 38.3 | - | 2.30 | 2.0 | 7.7 |
| YOLOv9s | 640 | 46.8 | - | 3.54 | 7.1 | 26.4 |
| YOLOv9m | 640 | 51.4 | - | 6.43 | 20.0 | 76.3 |
| YOLOv9c | 640 | 53.0 | - | 7.16 | 25.3 | 102.1 |
| YOLOv9e | 640 | 55.6 | - | 16.77 | 57.3 | 189.0 |
结论与建议
YOLOX 和 YOLOv9 都是强大的目标检测模型，但它们侧重的优先级不同。YOLOX 是一款功能强大的无锚框模型，在速度和准确性之间实现了很好的平衡，使其成为许多实时应用的可靠选择。然而，YOLOv9 代表了下一代目标检测器，通过其创新的 PGI 和 GELAN 架构提供卓越的准确性和效率。对于需要最高性能的项目，YOLOv9 显然是赢家。
对于正在寻找全面且用户友好的平台的开发人员和研究人员来说，Ultralytics YOLO 模型（如 YOLOv8 和最新的 YOLO11）比独立的实现方案具有显著优势：
- 易用性： 精简的 python API、丰富的文档和大量的指南简化了开发和部署。
- 完善的生态系统： 受益于积极的开发、强大的社区支持、频繁的更新、随时可用的预训练权重，以及与 Ultralytics HUB 的集成，实现无缝的 MLOps。
- 性能平衡： Ultralytics 模型在速度和准确性之间提供了出色的平衡，使其适用于各种实际场景。
- 内存效率： 与其他模型类型相比，通常在训练和推理过程中需要更低的内存，这对于资源受限的环境至关重要。
- 通用性： 支持目标检测以外的多种任务，包括分割、姿势估计、分类和跟踪。
- 训练效率： 更快的训练时间和高效的资源利用率是 Ultralytics 框架的标志。
对于正在探索替代方案的用户，可以考虑将这些模型与 YOLOv5 等其他模型进行比较，或者查看 YOLOv8 与 YOLOX 以及 RT-DETR 与 YOLOv9 等比较，以获得更深入的了解。
