YOLO-NAS：开启实时目标检测新纪元

在当今人工智能的浪潮中，目标检测技术已经广泛应用于各个领域，从自动驾驶到安防监控，再到智能机器人，都离不开它的身影。而YOLO（You Only Look Once）算法，凭借其高准确性和实时性，在目标检测领域独领风骚。然而，随着技术的不断进步，人们对于检测速度和准确性的要求也在不断提高。在这样的背景下，YOLO-NAS应运而生，它结合了神经架构搜索（NAS）技术，为实时目标检测带来了全新的突破。

一、YOLO-NAS概述

YOLO-NAS，全称You Only Look Once - Neural Architecture Search，是深度学习公司Deci.ai推出的一种全新的实时目标检测模型。它继承了YOLO算法的实时性能，同时利用NAS技术优化了模型架构，实现了更高的准确性和更快的推理速度。YOLO-NAS在mAP（平均精度）和推理延迟方面均优于YOLOv6和YOLOv8模型，成为了当前目标检测领域的新里程碑。

二、YOLO-NAS的技术原理

YOLO-NAS的技术原理可以概括为两个核心部分：YOLO算法和NAS技术。

YOLO算法

YOLO算法是一种基于深度学习的实时目标检测算法，它使用卷积神经网络（CNN）作为基础模型，通过单次前向传播即可实现目标的定位和分类。与传统的目标检测算法相比，YOLO算法具有更高的实时性和更低的计算复杂度。在YOLO-NAS中，YOLO算法被作为基础模型，用于实现目标的初步检测。

NAS技术

NAS技术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中寻找最优的网络架构，以实现更高的性能。在YOLO-NAS中，NAS技术被用于对YOLO算法进行优化，以找到更适合目标检测任务的模型架构。具体来说，NAS技术会生成大量的候选模型架构，并通过评估它们的性能来选择最优的架构。这个评估过程通常包括在验证集上的准确性测试和推理速度测试。通过反复迭代和优化，NAS技术最终能够找到一种既准确又快速的模型架构，从而实现YOLO-NAS的高性能。

三、YOLO-NAS的优势

YOLO-NAS凭借其独特的技术原理，在实时目标检测领域展现出了显著的优势。

实时性能

YOLO-NAS继承了YOLO算法的实时性能，能够在低延迟的情况下实现快速的目标检测。这对于许多实时应用场景来说至关重要，如自动驾驶、视频监控等。在这些场景中，快速准确的目标检测能够帮助系统及时作出反应，从而保障行车安全、提升公共安全等。

高准确性

通过NAS技术的优化，YOLO-NAS在准确性方面也有了显著的提升。它能够在各种复杂场景下准确检测出目标对象，并对其进行分类。这种高准确性使得YOLO-NAS在目标检测领域具有更强的竞争力。

自动化设计

YOLO-NAS利用NAS技术的自动化设计能力，使得深度学习模型的构建变得更加高效和便捷。研究人员无需手动设计模型架构，只需定义搜索空间和搜索策略，即可通过NAS技术自动找到最优的模型架构。这使得研究人员能够更专注于算法的创新和应用，而无需花费大量时间在模型设计上。

灵活性

YOLO-NAS具有很强的灵活性，可以适应不同规模的数据集和不同的应用场景。通过调整搜索空间和搜索策略，可以设计出适合各种需求的模型架构。这使得YOLO-NAS在实际应用中具有更广泛的适用性。

四、YOLO-NAS的技术细节

YOLO-NAS的技术细节包括以下几个方面：

量化感知块和选择性量化技术

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。这些技术使得模型在转换为INT8量化版本时，精度下降极小，从而保证了模型的实时性和准确性。

先进的训练和量化方案

YOLO-NAS利用先进的训练方案和训练后量化来提高性能。这些方案包括使用更大的批处理大小、更长的训练时间以及更复杂的优化器等。通过这些训练方案，YOLO-NAS能够在保证准确性的同时，进一步提高推理速度。

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。这种预训练使得模型在实际应用中具有更好的泛化能力和鲁棒性。

五、YOLO-NAS的应用场景

由于其优异的性能，YOLO-NAS适用于多种实际应用场景，如自动驾驶、安防监控、智能机器人等。在这些场景中，YOLO-NAS能够实现实时的目标检测，对保障行车安全、提升公共安全以及增强机器人的自主操作能力等方面起到了重要作用。

总结而言，YOLO-NAS作为一种结合YOLO算法和NAS技术的创新架构，在实时目标检测领域展现出了显著的优势。

本文转载自 ​​跨模态 AGI​​，作者： AGI