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.