使用 Yolo-NAS 轻松进行对象检测

主要观点总结

本文介绍了如何使用Python和yolo-nas进行对象检测，包括YOLO模型的发展历程、如何使用yolo-nas进行图像和视频上的对象检测和分割，以及如何评估计算机视觉和对象检测模型的性能。文章还提供了代码示例和图片展示。

关键观点总结

关键观点1: YOLO模型的发展历程和优势

YOLO模型是计算机视觉领域中的一项重要技术，自2016年发布以来，一直在对象检测方面表现出色。它采用了单次检测的思想，速度和准确性方面都打破了基准。YOLO模型经过多次迭代，改进了底层深度学习模型的架构，实施了提高性能的替代方案，如数据增强技术，改进了小对象的检测机制。

关键观点2: 如何使用yolo-nas进行对象检测和分割

使用yolo-nas进行对象检测和分割需要加载预训练的YOLO模型，然后使用模型对图像或视频进行推理。可以通过调整置信度阈值来控制检测结果的精确度。降低阈值会导致更多的误检测，而提高阈值则会减少检测到的对象数量。

关键观点3: 如何评估计算机视觉和对象检测模型的性能

评估计算机视觉和对象检测模型的性能通常基于两个参数：准确性和速度。准确性由与计算机视觉分割相关的指标定义，而速度则由推理中的延迟定义。在文章中，通过比较不同YOLO模型与EfficientDet的表现来评估模型性能。

文章预览

点击下方 卡片 ，关注“ 小白玩转Python ”公众号 学习如何使用 Python 和 yolo-NAS 进行对象检测。YOLO（You Only Look Once，你只看一次）彻底改变了计算机视觉领域。YOLO 的第一个版本由 Joseph Redmon 等人在 2016 年发布，它在速度和准确性方面都打破了基准。在对象检测方面，YOLO 一直是数据科学家和机器学习工程师的最爱，并且当涉及到图像中实体的分割时，它是首选的模型。自从它推出以来，YOLO 经过多次新迭代，改进了以前版本的几个缺点，即： 改进了底层深度学习模型的架构。 实施了提高性能的替代方案，如数据增强技术。 将原始的 YOLO 代码迁移到使用 pytorch 训练和部署框架。 改进了小对象的检测机制。 需要意识到的一件重要事情是，每个计算机视觉和对象检测模型都是根据两个参数进行评估的：准确性（由与计算机视觉分割相关的指标定义） ………………………………