返回

YOLO与NAS结合，比肩YOLOv8，再上一层楼！

人工智能

YOLO-NAS：为目标检测带来革命性突破

YOLO-NAS：NAS技术加持的YOLO新王

在目标检测领域，YOLO算法一直独领风骚。如今，YOLO-NAS横空出世，凭借其突破性的架构设计和先进的NAS技术，将YOLO算法的性能提升至全新高度。

QARepVGG：优化与加速的典范

YOLO-NAS的核心模块QARepVGG融合了QSP（重参数化）和QCI（8-bit量化）两种优化技术，实现了优化与加速的完美平衡。它在提升算法速度的同时，丝毫不影响其精度。

AutoNAC：结构搜索的新标杆

YOLO-NAS引入的AutoNAC算法为结构搜索开创了新篇章。它通过自动搜索，挖掘出最优尺寸、每个阶段的结构、模块类型、数量和通道数，为YOLO-NAS的卓越性能奠定了坚实基础。

超越YOLOv8的傲人表现

在COCO数据集上，YOLO-NAS展现出令人惊叹的性能，超越了YOLOv8的卓越水平。它在AP指标上取得了56.8%的惊人成绩，遥遥领先于YOLOv8的56.0%，树立了目标检测领域的新标杆。

YOLO-NAS：目标检测的未来

YOLO-NAS的诞生标志着目标检测领域迈入新纪元。它为目标检测任务带来了全新的解决方案，也为人工智能领域开辟了更广阔的前景。YOLO-NAS的出现，不仅是对深度学习算法的一次重大革新，更是对人工智能领域未来发展的一次深远影响。

常见问题解答

  1. Q：YOLO-NAS与YOLOv8有什么区别？
    A：YOLO-NAS是YOLO算法的最新升级，它融合了NAS技术和QARepVGG模块，在性能和速度上都超越了YOLOv8。

  2. Q：AutoNAC是如何工作的？
    A：AutoNAC是一个自动化搜索算法，它通过探索不同的网络架构，找到最优尺寸和模块组合，以实现最佳性能。

  3. Q：YOLO-NAS在哪些领域有应用？
    A：YOLO-NAS可应用于广泛的目标检测场景，如图像分类、目标跟踪和视频分析。

  4. Q：YOLO-NAS是否开源？
    A：是的，YOLO-NAS的代码已在GitHub上开源。

  5. Q：YOLO-NAS的未来发展方向是什么？
    A：YOLO-NAS仍在不断发展中，未来将在NAS技术、优化算法和应用领域等方面进行深入探索。

结论

YOLO-NAS的出现，为目标检测领域带来了革命性的突破。它融合了最前沿的技术和创新的架构设计，将目标检测性能提升至新高度。YOLO-NAS不仅是目标检测任务的利器，更是人工智能领域未来发展的风向标。

代码示例

import torch
import torchvision.datasets as dset
import torchvision.transforms as transforms

# 加载COCO数据集
train_dataset = dset.CocoDetection(root='./coco/train2017', annFile='./coco/annotations/instances_train2017.json',
                                 transform=transforms.ToTensor())
test_dataset = dset.CocoDetection(root='./coco/val2017', annFile='./coco/annotations/instances_val2017.json',
                                transform=transforms.ToTensor())

# 定义YOLO-NAS模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5n', pretrained=True)

# 训练YOLO-NAS模型
model.fit(train_dataset, batch_size=16, epochs=100, lr=0.01)

# 评估YOLO-NAS模型
model.evaluate(test_dataset)