YOLO-NAS：最高效的目标检测算法之一

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YOLO-NAS目标检测 介绍 YOLO（You Only Look Once）是一种目标检测算法，它使用深度神经网络模型，特别是卷积神经网络，来实时检测和分类对象。该算法首次在2016年的论文《You Only Look Once：统一的实时目标检测》被提出。 自发布以来，由于其高准确性和速度，YOLO已成为目标检测和分类任务中最受欢迎的算法之一。 它在各种目标检测基准测试中实现了最先进的性能。 YOLO架构 就在2023年5月的第一周，YOLO-NAS模型被引入到机器学习领域，它拥有无与伦比的精度和速度，超越了其他模型如YOLOv7和YOLOv8。 YOLO-NAS与其他模型对比 YOLO-NAS模型是在COCO和Objects365等数据集上进行预训练的，这使得它适用于现实世界的应用。它目前可以在Deci的SuperGradients上使用，这是一个基于PyTorch的库，包含近40个预训练模型，用于执行不同的计算机视觉任务，如分类、检测、分割等。 ………………………………