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至关重要。 该模型的创新架构还利用尖端技术,例如注意力机制...
同时,这也能让我们熟悉YOLO-NAS API。 3.1 加载YOLO-NAS模型 为了使用预训练的 COCO 模型进行推理,我们首先需要选择模型的大小。 YOLO-NAS提供三种不同的模型大小:yolo_nas_s、yolo_nas_m和yolo_nas_l。 yolo_nas_s 模型是最小且最快的,但它可能不会像较大的模型那么准确。 相反,yolo_nas_l 模型最大、...
它在各种目标检测基准测试中实现了最先进的性能。 YOLO架构 就在2023年5月的第一周,YOLO-NAS模型被引入到机器学习领域,它拥有无与伦比的精度和速度,超越了其他模型如YOLOv7和YOLOv8。 YOLO-NAS与其他模型对比 YOLO-NAS模型是在COCO和Objects365等数据集上进行预训...
我们展示了 YOLO-NAS 在下游任务上的出色性能。 在 Roboflow-100 上进行微调时,我们的 YOLO-NAS 模型比最接近的竞争对手实现了更高的 mAP: YOLO-NAS 的架构采用量化感知块和选择性量化来优化性能。 当转换为 INT8 量化版本时,与在量化过程中损失 1-2 个 mAP 点的其他模型相比,YOLO-NAS 的精度下降较小(S...
该算法首次在2016年的论文《You Only Look Once:统一的实时目标检测》被提出。自发布以来,由于其高准确性和速度,YOLO已成为目标检测和分类任务中最受欢迎的算法之一。它在各种目标检测基准测试中实现了最先进的性能。 YOLO架构 就在2023年5月的第一周,YOLO-NAS模型被引入到机器学习领域,它拥有无与伦比的精度和...
YOLO-NAS可以为自动驾驶系统提供强大的目标检测能力,从而确保行车安全。 智能安防:在智能安防领域,YOLO-NAS可以用于视频监控、人脸识别、行为分析等任务。它可以帮助监控系统实时检测出异常行为或目标对象,从而提高安全性能。 机器人视觉:对于机器人来说,准确的目标检测是实现自主导航、物体抓取等功能的关键。YOLO-NAS可以...
NAS(Network Architecture Search)是一种常用的模型缩放方法。研究人员使用它来迭代参数以找到最佳比例因子。但是,像 NAS 这样的方法会进行参数特定的缩放。在这种情况下,比例因子是独立的。YOLOv7 论文的作者表明,它可以通过复合模型缩放方法进一步优化。在这里,对于基于连接的模型,宽度和深度是连贯地缩放的。
第五个问题是关于网络架构的自动化搜索,也就是YOLO-NAS。 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。
UIB、移动 MQA 和改进的 NAS 配方的集成产生了一套新的 MNv4 模型，这些模型在移动 CPU、DSP、GPU ...