YOLO-NAS,全称为You Only Look Once - Neural Architecture Search,是一种基于YOLO的目标检测算法,结合了神经架构搜索(NAS)技术来优化模型性能。YOLO是一种实时目标检测算法,使用深度神经网络模型,特别是卷积神经网络,来实时检测和分类对象。而NAS则是一种自动化设计深度学习模型的方法,它通过搜索算法在庞大的模型空间...
YOLO-NAS和AutoNAC是非常高度复杂的算法,YOLO-NAS目标检测模型是一个全面了解该模型复杂性的信息资源。 训练YOLO-NAS YOLO-NAS目前是YOLO系列模型的最新成员,人们应该知道如何在自定义数据集上训练它。在这里,我们展示了如何在Thermal Dataset上训练YOLO-NAS。YOLO-NAS Pose也是一个在姿势估计方面表现非常出色的模型,YO...
在PaddleDetection中,飞桨重新实现并优化了BlazeFace模型,同时还开源了许多变种模型,并且已经开始应用到实际业务场景中。 本次升级,飞桨针对BlazeFace模型完整开源了基于硬件延时条件的神经结构搜索方法(Neural Architecture Search,简称NAS)。其具体过程如图4所示。 (1)首先在端上硬件测试单个算子的时延,得到延时表。 (2)...
YOLO-NAS可以进行量化,并且可以使用TensorRT进行部署,使其完全适用于生产环境。
由于YOLO-NAS Pose采用了与YOLO-NAS模型类似的基础结构，因此在进行最终训练之前，使用YOLO-NAS的预训练权重来初始化模型的骨架和颈部。以下是训练超参数：训练硬件：使用了8个NVIDIAGeForceRTX3090GPU和PyTorch2.0。培训计划：培训进行了长达1000个epoch，如果在过去100个epoch中表现没有改善，则提前停止。优化器：采用...
https://github.com/Deci-AI/super-gradients/blob/master/YOLONAS.md 1. 1.1 亮点 参考QARepVGG,该方案引入了QSP与QCI模块以同时利用重参数与8-bit量化的优化; 该方案采用AutoNAC搜索最优尺寸、每个stage的结构,含模块类型、数量以及通道数; 采用混合量化机制进行模型量化,既考虑了每一层对精度与延迟的影响,也...
在这里,受到NAS-FPN中非相邻特征尺度连接的启发,本文提出了一个轻量级的特征收集和再分配模块,该模块将来自Backbone的原始多尺度特征融合在一起,然后将其重新分配到每个特征尺度。因此,每个比例的特征图包含了所有其他比例尺度的特征。这种层不涉及任何沉重的计算或参数,但允许每对特征尺度之间的直接联系,如图1所示。
使用与验证指标一致的损失函数,这反过来又允许对指标进行定位和优化。 YOLO-NAS姿态估计 训练超参数 由于YOLO-NAS Pose采用了与YOLO-NAS模型类似的基础结构,因此在进行最终训练之前,使用YOLO-NAS的预训练权重来初始化模型的骨架和颈部。以下是训练超参数:
因为手动设计网络结构有其局限性,通过神经架构搜索(NAS),可以自动找到最优的网络结构,从而提升性能。 第六个问题是关于引入变换器(Transformers)。 这是为了改善模型对图像中对象之间复杂空间关系的理解能力。 每个版本都在针对某些特定的挑战进行优化和改进。
这种平衡优于当今的现有模型,为SOTA目标检测设定了新标准。 YOLO-NAS 专为生产用途而设计,与 NVIDIA® TensorRT™ 等高性能推理引擎完全兼容,并支持 INT8 量化以实现前所未有的运行时性能。 这种优化使 YOLO-NAS 在现实场景中表现出色,例如自动驾驶汽车、机器人和视频分析应用程序,在这些场景中低延迟和高效处理...