【计算机视觉】YOLO-NAS介绍

末蓝、 2024-05-05 22:23 59阅读 0赞

### 一、概述 ###

由Deci AI 开发的YOLO-NAS 是一种开创性的物体检测基础模型。它是先进的神经架构搜索技术的产物，经过精心设计，解决了以往YOLO 模型的局限性。YOLO-NAS在量化支持和准确性-延迟权衡方面有了重大改进，是物体检测领域的一次重大飞跃。

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YOLO-NAS概览。 YOLO-NAS采用了量化感知块和选择性量化技术，以获得最佳性能。该模型在转换为 INT8 量化版本时，精度下降极小，比其他模型有显著提高。这些进步最终形成了一个卓越的架构，具有前所未有的目标检测能力和出色的性能。

### 二、主要功能 ###

*  便于量化的基本模块： YOLO-NAS 引入了便于量化的新基本模块，解决了以往YOLO 模型的一个重大局限。
 *  先进的训练和量化： YOLO-NAS 利用先进的训练方案和训练后量化来提高性能。
 *  AutoNAC 优化和预训练： YOLO-NAS 采用了 AutoNAC 优化技术，并在 COCO、Objects365 和Roboflow 100 等著名数据集上进行了预训练。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。

### 三、预训练模型 ###

使用Ultralytics 提供的预训练YOLO-NAS 模型，体验下一代物体检测的强大功能。这些模型旨在提供一流的速度和精度性能。您可以根据自己的具体需求从各种选项中进行选择：

![在这里插入图片描述][a9d10b9c6f914625be56d97bca455600.png]  
每种型号的设计都能在平均精度（mAP）和延迟之间取得平衡，帮助您优化目标检测任务的性能和速度。

### 四、使用示例 ###

Ultralytics YOLO Python -NAS 型号可通过我们的 ultralytics python 软件包。该软件包提供了用户友好的Python API，以简化流程。

下面的示例展示了如何使用YOLO-NAS 模型与 ultralytics 用于推理和验证的软件包：

推理和验证示例：

在本例中，我们在 COCO8 数据集上验证了YOLO-NAS-s。

PyTorch 训练有素 \*.pt 模型文件可以传递给 NAS() 类在python 中创建模型实例：

from ultralytics import NAS
    
    # Load a COCO-pretrained YOLO-NAS-s model
    model = NAS('yolo_nas_s.pt')
    
    # Display model information (optional)
    model.info()
    
    # Validate the model on the COCO8 example dataset
    results = model.val(data='coco8.yaml')
    
    # Run inference with the YOLO-NAS-s model on the 'bus.jpg' image
    results = model('path/to/bus.jpg')

CLI 命令可直接运行模型：

# Load a COCO-pretrained YOLO-NAS-s model and validate it's performance on the COCO8 example dataset
    yolo val model=yolo_nas_s.pt data=coco8.yaml
    
    # Load a COCO-pretrained YOLO-NAS-s model and run inference on the 'bus.jpg' image
    yolo predict model=yolo_nas_s.pt source=path/to/bus.jpg

### 五、支持的任务和模式 ###

我们提供三种型号的YOLO-NAS：小型 (s)、中型 (m) 和大型 (l)。每种型号都能满足不同的计算和性能需求：

*  YOLO-NAS-s：针对计算资源有限但效率至关重要的环境进行了优化。
 *  YOLO-NAS-m：提供一种均衡的方法，适用于更高精度的通用目标检测。
 *  YOLO-NAS-l：专为要求最高精确度的场景定制，在这些场景中，计算资源的限制较少。

下面是每个模型的详细概述，包括预训练权重的链接、支持的任务以及与不同运行模式的兼容性。

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