YOLO-NAS与YOLOv8姿势2.1 基于规划空间的分类及特点 下图是YOLO-NAS Pose和YOLOv8Pose模型的精度延迟权衡。这个空间也被称为效率前沿。所有模型均在COCOVal2017数据集和英特尔至强第四代CPU上进行评估，具有1个批处理大小和16位浮点运算。YOLO-NAS姿势与YOLOv8姿势高效前沿图 所有YOLO-NAS Pose模型的精度都高于YOLO...
姿势模型建立在YOLO-NAS目标检测架构之上,目标检测模型和姿态估计模型具有相同的脊柱和颈部设计,但头部不同。YOLO-NAS Pose的头部专为其多任务目标而设计,即检测单个类别的物体(如人或动物)并估计物体的姿势。 YOLO-NAS Pose架构–头部设计 这种令人印象深刻的组合是Deci专有的神经架构搜索(NAS)引擎AutoNAC的结果,它...
它帮助用户识别最合适的结构,也就是为他们的特定任务提供了精度和速度的最佳平衡 这个技术考虑了数据和硬件以及其他影响推理速度的因素,比如编译器和量化 此外,在NAS过程中RepVGG模块被合并进模型架构,以便兼容后训练的量化(PTQ) 它们通过调节深度和QSP,QCI块的位置,生成了三种架构,YOLO-NASS,YOLO-NASM和YOLO-NASL 下...
分层分类通过利用类标签的分层结构,模型可以更好地理解不同类别之间的关系,从而提高模型的准确性。 YOLOv3 论文摘要 在YOLOv2中,模型为每个网格预测对象类别。但是,在YOLOv3中,模型为每个预测的边界框预测类别。该模型为每个网格预测3个边界框,目标性得分和类别预测。在输出端,张量的形状是\small N \times N \tim...
Fast YOLO 是 Pascal VOC 检测记录中最快的模型,而其准确度也是其他实时检测器的两倍。 YOLO 的精度比Fast 版本高 10 mAP,但速度仍远高于其他模型。 架构 在结构上,YOLO 模型由以下部分组成: Input ——输入图像被馈送到的输入层 Backbone ——输入图像以特征形式编码的部分。 Neck ——这是模型的其他部分...
为什么要用AutoNAC呢?这是因为手工寻找"正确"结构过于低效且乏味,因此DECI的研究人员采用AutoNAC搜索新的目标检测模型,同时最小化在NVIDIA T4上的推理延迟。 为构建YOLO-NAS,作者构建了一个深不可测的搜索空间(1014)以探索精度-延迟上限。最终,作者从中三样三个"前沿观察点"构建了YOLO-NAS-S,YOLO-NAS-M,YOLO-...
在结构上,YOLO 模型由以下部分组成: Input ——输入图像被馈送到的输入层 Backbone ——输入图像以特征形式编码的部分。 Neck ——这是模型的其他部分,用于处理由特征编码的图像 Head(s)——一个或多个产生模型预测的输出层。 该网络的第一个版本基于 GoogLeNet 的架构。它是与 MaxPool 交错的级联卷积层。级联...
YOLO-NAS模型人体姿态检测 与传统的姿势估计模型相比，YOLO-NAS Pose的做法有所不同。它不是首先检测人这个对象，然后估计他们的姿势，而是可以一步一次检测和估计这个对象及其姿势。Pose模型建立在YOLO-NAS对象检测架构之上。物体检测模型和姿势估计模型具有相同的模型设计，但模型头部设计不同。YOLO-NAS Pose的模型头部...
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: 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...
我们对YOLO的演变进行了全面分析,从原始的YOLO到YOLOv8、YOLO-NAS和带有Transformers的YOLO,检查了每个迭代中的创新和贡献。我们首先描述了标准指标和后处理方法;然后,我们讨论了每个模型的网络架构和训练技巧的主要变化。最后,我们总结了YOLO发展的基本经验教训,并对其未来提出了展望,突出了增强实时目标检测系统的潜在研究...