AutoNAC 使用的神经设计空间结合了 SOTA 架构设计原则和 Deci 的新颖神经元素。 与手动探索相比,使用 NAS 具有显著优势。 NAS 算法可以系统地探索潜在架构的广阔搜索空间,有效地识别可能被人类直觉忽略的新颖的和优化的配置。通过自动化流程,这些算法可以有效地评估和比较大量候选架构,最终汇聚成一个最佳平衡准确性、速...
架构是通过AutoNAC生成的,这是Deci专有的NAS技术。NAS代表神经架构搜索。YOLO-NAS模型在推断期间通过引入注意机制和重新参数化来增强其检测对象的能力。 YOLO-NAS模型最初在Object365基准数据集上进行了预训练,该数据集包含365个类别的200万张图像。 他们还使用一种名为伪标签的方法,在COCO数据集的123,000张未标记...
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...
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-NASPose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，...
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...
YOLO-NAS是由Deci-AI开发的一种新型基础模型。它在目标检测领域改变了游戏规则,提供了准确性和延迟之间的最 佳平衡。Deci-AI使用的AutoNAC技术是由Deci开发的一种优化引擎。AutoNAC将神经架构搜索(NAS)应用于已经训练好的模型,以在特定硬件上运行时提高模型的性能,同时保持其原始准确性作为基准。通过这样做,Deci-AI...
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。
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...
Backbone:YOLO模型的骨干架构随着时间的推移发生了显著的变化。从包含简单卷积层和最大池化层的Darknet架构开始,后来的模型在YOLOv4中加入了跨阶段部分连接( Cross-stage Partial Connection,CSP ),DAMO - YOLO和YOLO - NAS中还使用了神经架构搜索。 性能:虽然YOLO模型的性能随着时间的推移有所改善,但值得注意的是,...
但是,在这个过程中,High-Level特性不会与Low-Level特性融合。为此,PAFPN在FPN的基础上增加了自下而上的路径,使High-Level特征在Low-Level特征中获得细节。与固定网络架构方法不同,NASFPN使用神经架构搜索算法自动搜索最优连接结构。最近,其他领域的想法也被引入到特征金字塔架构中。