在當(dāng)今人工智能的浪潮中，目標(biāo)檢測技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，從自動駕駛到安防監(jiān)控，再到智能機(jī)器人，都離不開它的身影。而YOLO（You Only Look Once）算法，憑借其高準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，在目標(biāo)檢測領(lǐng)域獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷。然而，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，人們對于檢測速度和準(zhǔn)確性的要求也在不斷提高。在這樣的背景下，YOLO-NAS應(yīng)運(yùn)而生，它結(jié)合了神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）技術(shù)，為實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測帶來了全新的突破。

一、YOLO-NAS概述

YOLO-NAS，全稱You Only Look Once - Neural Architecture Search，是深度學(xué)習(xí)公司Deci.ai推出的一種全新的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測模型。它繼承了YOLO算法的實(shí)時(shí)性能，同時(shí)利用NAS技術(shù)優(yōu)化了模型架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了更高的準(zhǔn)確性和更快的推理速度。YOLO-NAS在mAP（平均精度）和推理延遲方面均優(yōu)于YOLOv6和YOLOv8模型，成為了當(dāng)前目標(biāo)檢測領(lǐng)域的新里程碑。

二、YOLO-NAS的技術(shù)原理

YOLO-NAS的技術(shù)原理可以概括為兩個(gè)核心部分：YOLO算法和NAS技術(shù)。

YOLO算法

YOLO算法是一種基于深度學(xué)習(xí)的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測算法，它使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）作為基礎(chǔ)模型，通過單次前向傳播即可實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的定位和分類。與傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測算法相比，YOLO算法具有更高的實(shí)時(shí)性和更低的計(jì)算復(fù)雜度。在YOLO-NAS中，YOLO算法被作為基礎(chǔ)模型，用于實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的初步檢測。

NAS技術(shù)

NAS技術(shù)是一種自動化設(shè)計(jì)深度學(xué)習(xí)模型的方法，它通過搜索算法在龐大的模型空間中尋找最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，以實(shí)現(xiàn)更高的性能。在YOLO-NAS中，NAS技術(shù)被用于對YOLO算法進(jìn)行優(yōu)化，以找到更適合目標(biāo)檢測任務(wù)的模型架構(gòu)。具體來說，NAS技術(shù)會生成大量的候選模型架構(gòu)，并通過評估它們的性能來選擇最優(yōu)的架構(gòu)。這個(gè)評估過程通常包括在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確性測試和推理速度測試。通過反復(fù)迭代和優(yōu)化，NAS技術(shù)最終能夠找到一種既準(zhǔn)確又快速的模型架構(gòu)，從而實(shí)現(xiàn)YOLO-NAS的高性能。

三、YOLO-NAS的優(yōu)勢

YOLO-NAS憑借其獨(dú)特的技術(shù)原理，在實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測領(lǐng)域展現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢。

實(shí)時(shí)性能

YOLO-NAS繼承了YOLO算法的實(shí)時(shí)性能，能夠在低延遲的情況下實(shí)現(xiàn)快速的目標(biāo)檢測。這對于許多實(shí)時(shí)應(yīng)用場景來說至關(guān)重要，如自動駕駛、視頻監(jiān)控等。在這些場景中，快速準(zhǔn)確的目標(biāo)檢測能夠幫助系統(tǒng)及時(shí)作出反應(yīng)，從而保障行車安全、提升公共安全等。

高準(zhǔn)確性

通過NAS技術(shù)的優(yōu)化，YOLO-NAS在準(zhǔn)確性方面也有了顯著的提升。它能夠在各種復(fù)雜場景下準(zhǔn)確檢測出目標(biāo)對象，并對其進(jìn)行分類。這種高準(zhǔn)確性使得YOLO-NAS在目標(biāo)檢測領(lǐng)域具有更強(qiáng)的競爭力。

自動化設(shè)計(jì)

YOLO-NAS利用NAS技術(shù)的自動化設(shè)計(jì)能力，使得深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建變得更加高效和便捷。研究人員無需手動設(shè)計(jì)模型架構(gòu)，只需定義搜索空間和搜索策略，即可通過NAS技術(shù)自動找到最優(yōu)的模型架構(gòu)。這使得研究人員能夠更專注于算法的創(chuàng)新和應(yīng)用，而無需花費(fèi)大量時(shí)間在模型設(shè)計(jì)上。

靈活性

YOLO-NAS具有很強(qiáng)的靈活性，可以適應(yīng)不同規(guī)模的數(shù)據(jù)集和不同的應(yīng)用場景。通過調(diào)整搜索空間和搜索策略，可以設(shè)計(jì)出適合各種需求的模型架構(gòu)。這使得YOLO-NAS在實(shí)際應(yīng)用中具有更廣泛的適用性。

四、YOLO-NAS的技術(shù)細(xì)節(jié)

YOLO-NAS的技術(shù)細(xì)節(jié)包括以下幾個(gè)方面：

量化感知塊和選擇性量化技術(shù)

YOLO-NAS采用了量化感知塊和選擇性量化技術(shù)，以獲得最佳性能。這些技術(shù)使得模型在轉(zhuǎn)換為INT8量化版本時(shí)，精度下降極小，從而保證了模型的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。

先進(jìn)的訓(xùn)練和量化方案

YOLO-NAS利用先進(jìn)的訓(xùn)練方案和訓(xùn)練后量化來提高性能。這些方案包括使用更大的批處理大小、更長的訓(xùn)練時(shí)間以及更復(fù)雜的優(yōu)化器等。通過這些訓(xùn)練方案，YOLO-NAS能夠在保證準(zhǔn)確性的同時(shí)，進(jìn)一步提高推理速度。

AutoNAC優(yōu)化和預(yù)訓(xùn)練

YOLO-NAS采用了AutoNAC優(yōu)化技術(shù)，并在COCO、Objects365和Roboflow 100等著名數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練。這種預(yù)訓(xùn)練使得模型在實(shí)際應(yīng)用中具有更好的泛化能力和魯棒性。

五、YOLO-NAS的應(yīng)用場景

由于其優(yōu)異的性能，YOLO-NAS適用于多種實(shí)際應(yīng)用場景，如自動駕駛、安防監(jiān)控、智能機(jī)器人等。在這些場景中，YOLO-NAS能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)的目標(biāo)檢測，對保障行車安全、提升公共安全以及增強(qiáng)機(jī)器人的自主操作能力等方面起到了重要作用。

總結(jié)而言，YOLO-NAS作為一種結(jié)合YOLO算法和NAS技術(shù)的創(chuàng)新架構(gòu)，在實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測領(lǐng)域展現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢。

本文轉(zhuǎn)載自 ??跨模態(tài) AGI??，作者： AGI