The post has been translated automatically. Original language: Russian
Today we want to share with you the news and thoughts about a promising object recognition model — YOLOv12, which we are currently actively testing along with RF-DETR.
Why exactly did YOLOv12 arouse our interest?
This is the next step in the development of the famous YOLO line, and for the first time it is based on attention mechanisms, moving away from the usual convolutional neural networks (CNN). Despite such significant changes in architecture, the model has retained its key feature — the ability to instantly recognize objects in real time, which is critically important in our projects from autonomous vehicles to medical applications.
1. Area Attention – the model divides the image into separate areas, processing each one separately. This reduces the burden on calculations and increases speed without sacrificing accuracy.
2. R-ELAN is a module that helps neural networks combine and analyze important information more efficiently, making YOLOv12 better able to handle complex scenarios and the smallest details.
3. Optimized attention:
- FlashAttention – manages memory quickly and efficiently, speeding up data processing.
- Eliminating positional encoding – simplifies network operation and speeds up processing.
- 7×7 separable convolution – allows the model to better determine the position of objects in the image.
YOLOv12 – its effectiveness and versatility. It works with fewer parameters, providing high accuracy, and scales easily from mobile devices and sensors to powerful cloud servers.
,Object detection and segmentation
,Image classification
▫️Oriented Object Detection (OBB)
,Assessment of the pose
These features are available in the "Output", "Verification", "Training" and "Export" modes, which makes the model suitable for a wide range of practical tasks.
- YOLOv12 has already proven itself excellent in autonomous driving, where reaction speed and accuracy of recognizing obstacles and objects on the road are critically important.
YOLOv12 can also be used for medical imaging, where high accuracy helps to detect pathologies at an early stage, significantly improving the quality of diagnosis.
And now one more piece of news — YOLOv12-turbo has recently been released.
This is a special version of the model, which has become even faster and is focused on tasks where processing speed is especially important. YOLOv12-turbo is already showing excellent results in applications with high performance requirements.
We will be glad to answer your questions regarding this model.
Сегодня хотим поделиться с вами новостями и мыслями о перспективной модели распознавания объектов — YOLOv12, которую мы сейчас активно тестируем на ряду с RF-DETR.
Почему именно YOLOv12 вызвала наш интерес?
Это следующая ступень в развитии знаменитой линейки YOLO, и впервые она базируется на механизмах внимания (attention), отходя от привычных свёрточных нейросетей (CNN). Несмотря на столь существенные изменения в архитектуре, модель сохранила свою ключевую особенность — способность мгновенно распознавать объекты в режиме реального времени, что критически важно в наших проектах от автономного транспорта до медицинских приложений.
Чем конкретно примечательна YOLOv12?
1. Зональное внимание (Area Attention) – модель делит изображение на отдельные области, обрабатывая каждую отдельно. Это снижает нагрузку на вычисления и повышает скорость, не жертвуя при этом точностью.
2. R-ELAN – модуль, который помогает нейросети эффективнее объединять и анализировать важную информацию, благодаря чему YOLOv12 лучше справляется со сложными сценариями и мельчайшими деталями.
3. Оптимизированное внимание:
- FlashAttention – быстро и эффективно управляет памятью, ускоряя обработку данных.
- Отказ от позиционного кодирования – упрощает работу сети и ускоряет обработку.
- 7×7 сепарабельная свёртка – позволяет модели лучше определять позицию объектов на изображении.
Ещё один важный плюс ➕
YOLOv12 – её эффективность и универсальность. Она работает с меньшим количеством параметров, обеспечивая высокую точность, и легко масштабируется от мобильных устройств и датчиков до мощных облачных серверов.
Какие задачи мы решаем с помощью YOLOv12?
▫️Обнаружение и сегментация объектов
▫️Классификация изображений
▫️Ориентированное обнаружение объектов (OBB)
▫️Оценка позы
Эти возможности доступны в режимах "Вывод", "Проверка", "Обучение" и "Экспорт", что делает модель подходящей для широкого спектра практических задач.
Раскрытие практического применения
- YOLOv12 уже показала себя отлично в автономном вождении, где критически важны скорость реакции и точность распознавания препятствий и объектов на дороге.
- Также YOLOv12 можно использовать для медицинской визуализации, где высокая точность помогает выявлять патологии на ранних стадиях, значительно повышая качество диагностики.
А теперь ещё одна новость — недавно была выпущена YOLOv12-turbo 🚀.
Это специальная версия модели, которая стала ещё быстрее и ориентирована на задачи, где скорость обработки особенно важна. YOLOv12-turbo уже показывает отличные результаты в приложениях с высокими требованиями к быстродействию.
Будем рады ответить на ваши вопросы касаемо этой модели.
Share
