Нейронная сеть компьютерного зрения YOLO (You Only Look Once) — это одна из самых инновационных и популярных моделей для решения задачи распознавания объектов на изображениях и видео. Её развитие началось в 2015 году и прошло через несколько значительных этапов, которые сделали его более быстрой и точной. Давайте рассмотрим основные этапы развития YOLO.
YOLO v1 (2015)
Первая версия YOLO была представлена в 2015 году командой исследователей во главе с Джозефом Редмоном. Основная идея заключалась в том, чтобы рассматривать обнаружение объектов как задачу регрессии, что отличает YOLO от других методов, например R-CNN. YOLO v1 разбивает изображение на сетку и для каждой ячейки предсказывает границы объекта и классы с помощью одной нейронной сети. Это обеспечивало значительное увеличение скорости распознавания объектов, что сделало модель подходящей для работы в режиме реального времени.
YOLO v2 (2016)
В 2016 году была выпущена версия YOLO v2, известная также как YOLO 9000. Улучшения включали:
- Использование якорных ящиков (Anchor Boxes). Это помогло улучшить качество предсказания объектов.
- Обучение на большем наборе данных. YOLO 9000 была обучена на более чем 9 тыс. объектов.
- Улучшение архитектуры. Различные улучшения, такие как Batch Normalization, помогли повысить скорость и точность.
YOLO v3 (2018)
Следующей версией стала YOLO v3, представленная в 2018 году. Ключевыми нововведениями были:
- Распознавание объектов различного масштаба. YOLO v3 использует выходы с разных уровней нейросети для распознавания объектов разных размеров.
- Обновленная архитектура. Включение Darknet-53, более глубокой сети, что еще больше увеличило качество распознавания.
- Разделение классов. Модель улучшила предсказание на сложных классах и сделала их более четкими и надежными.
YOLO v4 (2020)
YOLO v4 был представлен в 2020 году и включал важные оптимизации и улучшения:
- Параллельная обработка. Использование новых методик, таких как CSPDarknet53, помогло сократить время обучения и улучшить производительность.
- Технология data augmentation. Использование Mosaic и других методов расширения данных обеспечили более высокую общую производительность.
- Оптимизация для обучения на разных платформах: YOLO v4 был адаптирован для использования на устройствах с аппаратными ограничениями без значительной потери качества.
YOLO v5 (2020)
Хотя YOLO v5 не была официально разработана командой, что работала над предыдущими версиями, она стала одной из самых популярных моделей, выпущенных в 2020 году. Размер модели стал значительно меньше, но производительность осталась на высоком уровне. YOLO v5 имеет различные размеры (small, medium, large) для различных применений, что делает ее гибкой и удобной для использования.
YOLO v6 (2021)
YOLO v6 продолжила традиции предшественников, предлагая улучшенные алгоритмы и архитектуры для работы с более сложными задачами распознавания объектов. Эта версия была разработана специально для улучшения производительности в режиме реального времени и в реальных условиях с наличием шумов.
YOLO v7 (2022)
YOLO v7 вышла в 2022 году и стала еще одной вехой в развитии этой системы. Она предложила несколько новых техник и улучшений, таких как:
- Ultra-fast inference. Обнаружение объектов с минимальными задержками.
- Новые методы сжатия модели. Это позволило использовать YOLO v7 на менее мощных устройствах без потери качества.
YOLO v8 (2023)
YOLO v8 продолжает улучшать точность и скорость распознавания объектов. Она включает в себя множество новых функций и усовершенствований в алгоритмах, что позволяет использовать YOLO для более широкого спектра решения задач.
YOLO v9 (2024)
Экспериментальная модель, обученная на базе кода YOLO v5 от Ultralytics, включающая программируемую градиентную информацию (PGI).
YOLO v10 (2024)
Система обучения без NMS, разработанная Университетом Цинхуа, ориентированная на эффективность и точность, обеспечивающая современные показатели производительности.
YOLO v11 (2024)
Последняя модель YOLO от Ultralytics, достигающие передовых показателей производительности (SOTA) при решении различных задач.
Заключение
Нейронная сеть YOLO значительно изменилась с момента своего появления, от начальной версии до актуальных на данный момент. Каждая версия улучшала свои предыдущие, добавляя функциональность для удовлетворения растущих требований к скорости и точности в области компьютерного зрения. YOLO зарекомендовала себя как одна из лучших моделей для задач распознавания объектов, и ее дальнейшее развитие обещает еще большее совершенствование технологий.
🖐 Продолжайте учиться!
🎓 Присоединяйтесь к образовательному курсу YOLO: stepik.org/a/202357