YOLO-NAS是什么
时间: 2025-06-06 08:10:52 浏览: 18
### YOLO-NAS 模型介绍
YOLO-NAS 是一种基于神经架构搜索(Neural Architecture Search, NAS)技术生成的实时目标检测模型[^5]。该模型由 Deci 公司开发,利用其专有的 AutoNAC™ 引擎进行设计。AutoNAC™ 技术允许用户输入任务、数据特征(无需访问实际数据)、推理环境和性能目标,从而指导生成最适合特定应用需求的模型架构。这种技术不仅考虑了数据和硬件特性,还兼顾了编译器和量化等因素,以实现准确性和推理速度的最佳平衡[^5]。
YOLO-NAS 提供了三种不同规模的模型变体:小型(S)、中型(M)和大型(L)。这些模型通过深度搜索空间探索而得,确保在精度-延迟上限上达到最佳表现。具体来说,YOLO-NAS 的所有版本在未量化和量化的情况下均表现出良好的准确性,并且相比先前的 SOTA 模型(如 YOLOv8),其 mAP 值有所提升[^1]。此外,YOLO-NAS-L 在第 43 个 epoch 达到了最高的 mAP 值 44.4%,显示出其在困难物体检测方面的优势[^3]。
### YOLO-NAS 与传统 YOLO 的区别
1. **架构生成方式**
传统 YOLO 模型(如 YOLOv3、YOLOv4 等)依赖于人工设计的神经网络架构,而 YOLO-NAS 则通过自动化神经架构搜索技术生成。这种方法能够根据特定任务和硬件条件优化模型结构,从而获得更高的效率和性能[^5]。
2. **性能优化**
YOLO-NAS 不仅改进了底层深度学习模型的架构,还实施了多种技术来提升性能,例如数据增强技术和小物体检测机制的改进[^4]。此外,YOLO-NAS 在速度和准确性方面超越了其他 YOLO 系列模型,包括 YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7 和 YOLOv8[^1]。
3. **硬件感知能力**
YOLO-NAS 的设计过程中充分考虑了硬件特性,使其更适合在特定设备上运行。相比之下,传统 YOLO 模型通常需要额外的调整才能适应不同的硬件环境。
4. **模型变体**
虽然传统 YOLO 模型也有不同规模的变体(如 YOLOv3-tiny),但 YOLO-NAS 的变体(S、M、L)是通过 NAS 技术专门优化生成的,因此在精度和速度之间实现了更好的平衡[^2]。
```python
# 示例代码:加载 YOLO-NAS 模型
from deci.easy_yolo import YoloNAS
model = YoloNAS("yolo_nas_l") # 加载 YOLO-NAS 大型模型
model.eval() # 设置为评估模式
```
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