YOLO(You Only Look Once)系列目标检测算法自2015年首次提出以来,已经成为计算机视觉领域中最受欢迎的目标检测框架之一。YOLO的核心优势在于其速度快、易于训练,并且能够实现实时目标检测。本文将详细介绍YOLO系列的发展,从YOLOv5到YOLOv10,以及它们在目标检测中的应用。
YOLOv5:易用性和灵活性的突破
YOLOv5由Ultralytics团队开发,它在性能和易用性方面取得了显著进步。YOLOv5采用了模块化设计,使得用户可以根据自己的需求进行定制。它支持多种输出格式,如ONNX、CoreML和TFLite,便于在不同平台上部署。
特点
- 跨阶段部分网络(CSPNet):提高了网络的效率并减少了计算需求。
- 路径聚合网络(PAN):增强了特征提取和融合。
- Anchor-Based预测:每个边界框与一组特定形状和大小的预定义Anchor框相连接。
性能
- 推理速度:在V100 GPU上为6.4ms。
- 准确率:在COCO数据集上达到37.4 mAP。
YOLOv8:准确性和效率的统一框架
YOLOv8在2023年发布,引入了Anchor-Free点检测,简化了模型架构,并提高了对小物体的性能。它还采用了混合精度训练和自动超参数优化,提高了训练效率。
特点
- Anchor-Free点检测:简化了模型架构,加快了推理速度。
- 改进的NMS:减少了假阳性数量,提高了目标检测的精确度。
- 统一框架:适用于目标检测、实例分割和姿态估计。
性能
- 推理速度:在NVIDIA A100上使用TensorRT的延迟为0.99ms。
- 准确率:在COCO数据集上达到50.7%的AP。
YOLOv10:无需NMS的实时目标检测
YOLOv10是最新的迭代,它通过创新的方法消除了非极大值抑制(NMS)的需要,从而显著减少了推理时间。YOLOv10采用了一致的双重分配策略,确保了训练与推理之间的一致性。
特点
- 无需NMS训练和推理:减少了推理延迟,提高了实时应用的响应速度。
- 端到端部署:简化了推理流程,易于集成到各种系统中。
- 轻量级分类头:减少了分类过程中的计算冗余。
性能
- 推理速度:在NVIDIA A100上使用TensorRT的延迟进一步降低。
- 准确率:在COCO数据集上达到了更高的AP。
结论
YOLO系列目标检测算法的发展表明了其在实时性和准确性方面的进步。YOLOv5的易用性和灵活性,YOLOv8的统一框架和Anchor-Free点检测,以及YOLOv10的无需NMS训练和推理,都使得YOLO系列成为边缘部署和实时应用的理想选择。随着技术的不断进步,YOLO系列将继续在目标检测领域发挥重要作用。
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