YOLO-NAS在目标检测方面相比于YOLOv8s,YOLO11等其他YOLO优势在哪里
时间: 2025-06-30 18:11:41 浏览: 7
### YOLO-NAS 与其他 YOLO 版本在目标检测中的优势对比
YOLO-NAS 是由 Deci 公司开发的一种新型高效目标检测模型,结合了 AutoML 技术与神经网络架构搜索(NAS),旨在提升推理速度和检测精度之间的平衡。其相较于 YOLOv8s 和 YOLOv10 等版本,在多个方面展现出独特的优势。
#### 性能与精度对比
YOLO-NAS 在 COCO 数据集上的表现优于部分 YOLO 变体,尤其是在中等尺度模型(如 YOLOv8s)上实现了更高的 mAP 指标。例如,YOLO-NAS Small 的 [email protected] 达到 47.2%,而 YOLOv8s 为 44.9%[^4]。这种性能提升主要归功于其基于 NAS 的自动优化机制,能够根据硬件特性选择最优的层结构和连接方式。
#### 推理效率与部署友好性
YOLO-NAS 设计时充分考虑了边缘设备的部署需求,支持 ONNX 导出及 TensorRT 加速推理,这与 YOLOv8、YOLOv10 保持一致。然而,YOLO-NAS 在模型压缩和量化方面具有更强的灵活性,尤其在 INT8 量化模式下仍能保持较高的精度稳定性。此外,YOLO-NAS 提供了预训练模型和完整的 SDK 支持,简化了从训练到部署的流程。
#### 架构创新与可扩展性
YOLO-NAS 引入了“再参数化”模块和轻量级注意力机制,提升了小目标检测能力,这一设计类似于 YOLOv10 中采用的 Detect_MultiSEAM 结构,但 YOLO-NAS 的实现更依赖于自动化架构搜索结果[^3]。此外,YOLO-NAS 支持多任务学习,可同时进行目标检测与语义分割,增强了模型的多功能性。
#### 训练与调优便捷性
YOLO-NAS 提供了丰富的配置选项和训练脚本,用户可通过简单的 YAML 文件定义模型结构与训练策略,这种方式与 Ultralytics 提供的 YOLOv8、YOLOv10 高度相似。例如,用户可以快速切换骨干网络、调整锚框设置或启用混合精度训练[^3]。
```python
from deci import NASDetector
model = NASDetector("yolo_nas_s")
model.train(data="coco.yaml", epochs=100, batch_size=64, img_size=640)
```
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