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...
AutoNAC 优化和预训练:YOLO-NAS 利用 AutoNAC 优化,并在 COCO、Objects365 和 Roboflow 100 等著名数据集上进行预训练。这种预训练使其非常适合生产环境中的下游对象检测任务。 预训练模型 使用Ultralytics 提供的预训练 YOLO-NAS 模型体验下一代目标检测的强大功能。这些模型旨在在速度和准确性方面提供一流的性能。
YOLO-NAS采用了量化感知模块与Selective量化以达成最优性能,即基于延迟-精度均衡考虑在特定层进行了"Skipping量化"。当转换为INT8量化模型后,YOLO-NAS具有更少的精度损失(L-M-S的损失分别为0.45,0.65,0.51mAP)。 YOLO-NAS架构和预训练权重定义了低延迟推理的新领域,也是微调下游任务的绝佳起点。 5 上手体验 看完...
NAS可以从搜索空间中自动搜索出合适的缩放因子,而不需要定义太复杂的规则。NAS的缺点是它需要非常昂贵的计算来完成对模型缩放因子的搜索。在[15]中,研究者分析了缩放因子与参数和运算量之间的关系,试图直接估计一些规则,从而获得模型缩放所需的缩放因子。查阅文献,我们发现几乎所有的模型缩放方法都是独立分析单个缩放...
Deci AI 的新对象检测模型和完整的YOLO-NAS自定义对象检测教程与谷歌合作(完整教程)共计5条视频,包括:YOLO-NAS来了!Deci AI 的新对象检测模型 - 演示、YOLO-NAS 中的新增功能 | YOLO-NAS 是对象检测的未来吗?、YOLO-NAS 来了! Deci AI 的新对象检测模型 - 演示等,UP主
YOLOv7论文创新点,网络结构,官方源码,全详解,手把手带你逐行解读YOLOV7代码!】文章标签: GPU云服务器 文件存储 NAS 计算机视觉 异构计算 文件存储 网络架构 编解码 相关实践学习 部署Stable Diffusion玩转AI绘画(GPU云服务器) 本实验通过在ECS上从零开始部署Stable Diffusion来进行AI绘画创作,开启AIGC盲盒。
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Yolov8 源码解析(四十二) .\yolov8\ultralytics\utils\loss.py # 导入PyTorch库中需要的模块importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF# 从Ultralytics工具包中导入一些特定的功能fromultralytics.utils.metricsimportOKS_SIGMAfromultralytics.utils.opsimportcrop_mask, xywh2xyxy, xyxy2xywhfromultr...
DAMO-YOLO是在YOLO框架基础上引入了一系列新技术,对整个检测框架进行了大幅的修改。具体包括:基于NAS搜索的新检测backbone结构,更深的neck结构,精简的head结构,以及引入蒸馏技术实现效果的进一步提升。模型之外,DAMO-YOLO还提供高效的训练策略以及便捷易用的部署工具,能够快速解决工业落地中的实际问题!
Yolov8 源码解析(三十五) .\yolov8\ultralytics\models\utils\__init__.py # 项目标题注释,标识此代码片段为Ultralytics YOLO项目的一部分,可能指示代码的功能或项目的版权信息# AGPL-3.0 许可证,指明此代码受 AGPL-3.0 许可证保护,要求在使用、修改和分发时保持开源# 🚀 感叹号和火箭图标,可能表示项目的迅速...