Бұл жазба автоматты түрде аударылған. Бастапқы тіл: Орысша
Бүгін біз сіздермен объектілерді танудың перспективалық моделі — YOLOv12 туралы жаңалықтармен және ойлармен бөліскіміз келеді, оны біз қазір RF-DETR қатарында белсенді түрде сынап жатырмыз.
Неліктен YOLOv12 біздің қызығушылығымызды тудырды?
Бұл әйгілі YOLO желісінің дамуындағы келесі кезең және ол алғаш рет әдеттегі конволюциялық нейрондық желілерден (CNN) алшақтап, назар аудару механизмдеріне (аттенция) негізделген. Архитектурадағы осындай елеулі өзгерістерге қарамастан, модель өзінің негізгі ерекшелігін — нақты уақыт режимінде объектілерді бірден тану қабілетін сақтап қалды, бұл біздің жобаларымызда автономды көліктен медициналық қосымшаларға дейін өте маңызды.
1. Аймақтық назар – Area Attention) - модель кескінді бөлек аймақтарға бөледі, әрқайсысын бөлек өңдейді. Бұл есептеу жүктемесін азайтады және дәлдікті жоғалтпай жылдамдықты арттырады.
2. R – ELAN-бұл нейрондық желіге маңызды ақпаратты тиімді біріктіруге және талдауға көмектесетін модуль, бұл YOLOv12-ді күрделі сценарийлер мен ұсақ бөлшектермен жақсы жұмыс істеуге мәжбүр етеді.
3. Оңтайландырылған назар:
- FlashAttention-деректерді өңдеуді жылдамдату арқылы жадты жылдам және тиімді басқарады.
- Позициялық кодтаудан бас тарту-желінің жұмысын жеңілдетеді және өңдеуді тездетеді.
- 7×7 бөлінетін конволюция-модельге суреттегі объектілердің орнын жақсы анықтауға мүмкіндік береді.
YOLOv12-оның тиімділігі мен әмбебаптығы. Ол жоғары дәлдікті қамтамасыз ететін аз опциялармен жұмыс істейді және мобильді құрылғылар мен Сенсорлардан қуатты бұлттық серверлерге дейін оңай масштабталады.
Объектов️нысандарды анықтау және сегменттеу
▫️Суреттердің жіктелуі
Объектов️нысанды бағдарланған анықтау (OBB)
▫️Позаны бағалау
Бұл мүмкіндіктер "шығару", "тексеру", "оқыту" және "экспорттау" режимдерінде қол жетімді, бұл модельді көптеген практикалық тапсырмалар үшін қолайлы етеді.
- YOLOv12 автономды жүргізуде жақсы нәтиже көрсетті, мұнда реакция жылдамдығы мен жолдағы кедергілер мен заттарды тану дәлдігі өте маңызды.
- Сондай-ақ, yolov12-ді медициналық бейнелеу үшін қолдануға болады, мұнда жоғары дәлдік патологияны ерте сатысында анықтауға көмектеседі, диагностиканың сапасын едәуір жақсартады.
Енді тағы бір жаңалық — жақында yolov12-Turbo 🚀шығарылды.
Бұл модельдің арнайы нұсқасы, ол одан да жылдамырақ және өңдеу жылдамдығы ерекше маңызды болатын тапсырмаларға бағытталған. YOLOv12-turbo қазірдің өзінде жоғары өнімділік талаптары бар қолданбаларда тамаша нәтижелерді көрсетеді.
Осы модельге қатысты сұрақтарыңызға жауап беруге қуаныштымыз.
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.
Бөлісу
