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五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~
六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~
《------正文------》
目录
- 引言
- YOLOv12概述
- YOLOv12的主要特点
- 1.区域注意力机制
- 2.剩余有效层聚合网络（R-ELAN）
- 3.优化的注意力架构
- 性能度量
- 使用方法
- 1.训练YOLOv12模型
- 2.运行推理
- 3.模型导出
- YOLOv12的关键改进
- 1.增强的特征提取
- 2.优化创新
- 3.架构效率
- YOLOv12要求
- 结论
引言
目标检测一直是计算机视觉的基石，使机器能够识别和定位图像或视频中的目标。
检测物体是计算机视觉的主要组成部分之一，因为它允许机器识别和定位图像或视频中的物体。YOLO系列模型由于其最佳的速度和准确性而一直在该领域占据主导地位。YOLO 12版本的推出再次改变了YOLO的传统架构。这个新推出的版本增加了一个基于注意力的架构，并摆脱了标准的基于CNN的方法，同时坚持实时推理速度，这使得YOLO模型对于自动驾驶，监控和机器人技术至关重要。
在本文中，我们将仔细研究YOLOv12及其最显着的功能、性能指标和一些实际应用程序。
YOLOv12概述
YOLOv12是物体检测技术的一次重大飞跃。与其前身主要是卷积神经网络（CNN）不同，YOLOv12具有基于注意力的架构。这种转变使模型能够更有效地处理大的感受野，从而在不牺牲实时性能的情况下提高准确性。
该模型的设计围绕着三个核心创新：
- 区域注意力机制：一种新的自我注意方法，在保持大的有效感受野的同时降低计算成本。
- 剩余有效层聚合网络（R-ELAN）：一个增强的特征聚合模块，可解决大规模模型中的优化挑战。
- 优化的注意力架构（Optimized Attention Architecture）：一种简化的注意力机制，可最大限度地减少内存开销并提高计算效率。
这些创新使YOLOv12能够支持广泛的计算机视觉任务，包括对象检测、实例分割、图像分类、姿态估计和定向对象检测（OBB）。
YOLOv12的主要特点
1.区域注意力机制
传统的自注意机制在计算上是昂贵的，特别是在高分辨率特征图的情况下。YOLOv12引入了区域注意力机制，将特征图水平或垂直地划分为相等大小的块（默认为4个）。该技术避免了复杂的操作，同时保持了大的有效感受野，显著降低了计算费用。
例如，在大小不同的多对象场景中，区域注意力机制使模型能够有效地关注相关区域，而无需额外的计算。这在自动驾驶汽车等实时场景中特别有用，其中物体检测必须准确和快速。
2.剩余有效层聚合网络（R-ELAN）
特征聚合在目标检测中至关重要，它允许模型有效地将层间信息联合收割机组合。YOLOv 12集成了R-ELAN，这是一种改进的ELAN模块，包括：
- 带缩放的块级残差连接：这些连接稳定了训练，特别是在较大的模型中。
- 重新设计的功能聚合：一个类似于优化功能集成的结构。
R-ELAN确保模型可以更有效地提取和聚合特征，从而提高检测精度。
3.优化的注意力架构
YOLOv12简化了标准的注意力机制，使其更高效，并与YOLO框架兼容。关键优化包括：
- FlashAttention：减少内存访问开销，使模型更快，内存效率更高。
- 去除位置编码：简化模型并提高速度。
- 调整后的MLP比率：平衡注意力和前馈层之间的计算。
- 7x7可分离卷积：充当“位置感知器”，隐式编码位置信息。
这些优化确保了YOLOv12与以前的模型相比以更少的参数实现更高的准确性。
性能度量
YOLOv12在所有模型尺度上的准确性都有显着提高。
关键要点：
- 与之前的YOLO型号相比，YOLOv12实现了更高的mAP（平均精度）。
- 该模型保持实时推理速度，使其适合需要快速决策的应用程序。
- YOLOv12在准确性和计算效率之间取得了很好的平衡。
使用方法
YOLOv12的设计是用户友好的，支持各种任务和模式（推理，验证，训练和导出）。下面是如何使用YOLOv12进行对象检测的示例：
1.训练YOLOv12模型
要在自定义数据集上训练YOLOv12模型，您可以使用以下Python代码：
from ultralytics import YOLO
# Load a pretrained YOLO12n model
model = YOLO("yolo12n.pt")
# Train the model on the COCO8 example dataset for 100 epochs
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=100, imgsz=640)
2.运行推理
训练后，您可以使用模型对新图像执行目标检测：
# Run inference on an image
results = model("path/to/bus.jpg")
# Display the results
results.show()
3.模型导出
YOLOv12支持将模型导出为各种格式进行部署：
# Export the model to ONNX format
model.export(format="onnx")
YOLOv12的关键改进
1.增强的特征提取
- 区域注意力：有效处理大的感受野，降低计算成本。
- R-ELAN：改进特征聚合，从而提高检测精度。
2.优化创新
- 剩余连接：在较大的模型中稳定训练。
- FlashAttention：减少内存开销，提高速度和效率。
3.架构效率
- 减少参数：用更少的参数实现更高的精度。
- 流线型注意力：简化注意力机制，以实现更快的推理。
YOLOv12要求
要使用YOLOv12，您需要：
- 兼容的NVIDIA GPU（Turing、Ampere、Ada Lovelace或Hopper架构）。
- 安装了PyTorch和Ultralytics库。
- 可选：FlashAttention用于进一步优化。
结论
YOLOv 12代表了对象检测的架构转变，将注意力机制的力量与YOLO框架的效率相结合。其区域注意力机制，R-ELAN架构和优化的注意力设计使其成为实时应用的最先进模型。无论您是在自动驾驶汽车、监控系统还是机器人领域工作，YOLOv 12都能提供您在计算机视觉领域保持领先所需的准确性和速度。
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