在當今人工智能的浪潮中，目標檢測技術已經廣泛應用于各個領域，從自動駕駛到安防監控，再到智能機器人，都離不開它的身影。而YOLO（You Only Look Once）算法，憑借其高準確性和實時性，在目標檢測領域獨領風騷。然而，隨著技術的不斷進步，人們對于檢測速度和準確性的要求也在不斷提高。在這樣的背景下，YOLO-NAS應運而生，它結合了神經架構搜索（NAS）技術，為實時目標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，是深度學習公司Deci.ai推出的一種全新的實時目標檢測模型。它繼承了YOLO算法的實時性能，同時利用NAS技術優化了模型架構，實現了更高的準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于YOLOv6和YOLOv8模型，成為了當前目標檢測領域的新里程碑。

二、YOLO-NAS的技術原理

YOLO-NAS的技術原理可以概括為兩個核心部分：YOLO算法和NAS技術。

YOLO算法

YOLO算法是一種基于深度學習的實時目標檢測算法，它使用卷積神經網絡（CNN）作為基礎模型，通過單次前向傳播即可實現目標的定位和分類。與傳統的目標檢測算法相比，YOLO算法具有更高的實時性和更低的計算復雜度。在YOLO-NAS中，YOLO算法被作為基礎模型，用于實現目標的初步檢測。

NAS技術

NAS技術是一種自動化設計深度學習模型的方法，它通過搜索算法在龐大的模型空間中尋找最優的網絡架構，以實現更高的性能。在YOLO-NAS中，NAS技術被用于對YOLO算法進行優化，以找到更適合目標檢測任務的模型架構。具體來說，NAS技術會生成大量的候選模型架構，并通過評估它們的性能來選擇最優的架構。這個評估過程通常包括在驗證集上的準確性測試和推理速度測試。通過反復迭代和優化，NAS技術最終能夠找到一種既準確又快速的模型架構，從而實現YOLO-NAS的高性能。

三、YOLO-NAS的優勢

YOLO-NAS憑借其獨特的技術原理，在實時目標檢測領域展現出了顯著的優勢。

實時性能

YOLO-NAS繼承了YOLO算法的實時性能，能夠在低延遲的情況下實現快速的目標檢測。這對于許多實時應用場景來說至關重要，如自動駕駛、視頻監控等。在這些場景中，快速準確的目標檢測能夠幫助系統及時作出反應，從而保障行車安全、提升公共安全等。

高準確性

通過NAS技術的優化，YOLO-NAS在準確性方面也有了顯著的提升。它能夠在各種復雜場景下準確檢測出目標對象，并對其進行分類。這種高準確性使得YOLO-NAS在目標檢測領域具有更強的競爭力。

自動化設計

YOLO-NAS利用NAS技術的自動化設計能力，使得深度學習模型的構建變得更加高效和便捷。研究人員無需手動設計模型架構，只需定義搜索空間和搜索策略，即可通過NAS技術自動找到最優的模型架構。這使得研究人員能夠更專注于算法的創新和應用，而無需花費大量時間在模型設計上。

靈活性

YOLO-NAS具有很強的靈活性，可以適應不同規模的數據集和不同的應用場景。通過調整搜索空間和搜索策略，可以設計出適合各種需求的模型架構。這使得YOLO-NAS在實際應用中具有更廣泛的適用性。

四、YOLO-NAS的技術細節

YOLO-NAS的技術細節包括以下幾個方面：

量化感知塊和選擇性量化技術

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

先進的訓練和量化方案

YOLO-NAS利用先進的訓練方案和訓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、更長的訓練時間以及更復雜的優化器等。通過這些訓練方案，YOLO-NAS能夠在保證準確性的同時，進一步提高推理速度。

AutoNAC優化和預訓練

YOLO-NAS采用了AutoNAC優化技術，并在COCO、Objects365和Roboflow 100等著名數據集上進行了預訓練。這種預訓練使得模型在實際應用中具有更好的泛化能力和魯棒性。

五、YOLO-NAS的應用場景

由于其優異的性能，YOLO-NAS適用于多種實際應用場景，如自動駕駛、安防監控、智能機器人等。在這些場景中，YOLO-NAS能夠實現實時的目標檢測，對保障行車安全、提升公共安全以及增強機器人的自主操作能力等方面起到了重要作用。

總結而言，YOLO-NAS作為一種結合YOLO算法和NAS技術的創新架構，在實時目標檢測領域展現出了顯著的優勢。

本文轉載自 ??跨模態 AGI??，作者： AGI