极市直播预告丨阿里达摩院：兼顾速度与精度的高效目标检测框架DAMO-YOLO

最新推荐文章于 2025-05-03 19:00:11 发布
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分类专栏： 线上分享 文章标签： 深度学习 计算机视觉 目标检测
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阿里巴巴达摩院发布DAMO-YOLO目标检测框架，该框架结合多种新技术，在保持高速推理的同时实现了精度的新突破。适用于工业场景快速落地。

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|极市线上分享第106期 |

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阿里巴巴达摩院智能计算实验室团队设计并开源了一款兼顾速度与精度的目标检测框架DAMO-YOLO，其性能超越了目前的一众YOLO系列方法，在实现精度SOTA的同时，保持了很高的推理速度。DAMO-YOLO是在YOLO框架基础上引入了MAE-NAS、efficient-RepGFPN、ZeroHead、蒸馏等一系列新技术，对整个检测框架进行了大幅的修改。除模型之外，DAMO-YOLO还提供高效的训练策略以及便捷易用的部署工具，帮助快速解决工业落地中的实际问题！

在本次分享中，我们邀请到了阿里巴巴达摩院智能计算实验室团队的姜奕祺，将主要介绍他们关于目标检测框架的新探索：

DAMO-YOLO : A Report on Real-Time Object Detection Design

01 直播信息

时间：2022年12月8日（周四）：20:00-21:00

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DAMO-YOLO
Littro Innovations
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在技术分析上，DAMO-YOLO的核心是对原YOLOv4进行了一系列优化，包括模型结构的调整和训练策略的更新。具体来说，DAMO-YOLO引入了一系列新技术，如基于NAS搜索的新检测backbone结构，更深的neck结构，精简的head结构，以及引入蒸馏技术实现效果的进一步提升。它构建了不同尺寸的模型以满足不同场景需求，如DAMO-YOLO-Tiny/Small/Medium等，这些模型在T4GPU上分别取得了43.06/46.8/50.0的mAP指标，同时推理速度也相应提升。
YOLOv8融合创新 | 基于Damo-YOLO与DyHead检测头的性能突破与优化探索【附保姆级代码】
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轻量化设计：模型架构优化，减少了冗余计算，提升了推理速度。性能提升：相较于前几代YOLO模型，YOLOv8在COCO等数据集上取得了更好的性能表现。模块化设计：允许用户根据需要自定义各种特征提取模块和检测头。Damo-YOLO是阿里巴巴达摩院推出的高效目标检测模型，设计目标是平衡检测精度和速度。Damo-YOLO通过使用了新型的网络架构与特征融合策略，提升了在轻量化设备上的性能。DyHead是一种动态头部结构，主要作用于目标检测中的检测头部分。
DAMO-YOLO : A Report on Real-Time Object Detection Design
生活如此美好，致敬每一个热爱“热爱”的人！
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提出了一种被称为DAMO-YOLO的快速准确的物体检测方法，该方法比最先进的YOLO系列具有更高的性能。DAMO-YOLO是由YOLO扩展而来的，它采用了一些新技术，包括神经结构搜索(NAS)、高效的重参数化泛化FPN (RepGFPN)、具有AlignedOTA标签分配的轻量级头部和蒸馏增强。特别地，我们使用最大熵原理指导的MAE-NAS方法在低延迟和高性能的约束下搜索我们的检测骨干，生成具有空间金字塔池和焦点模块的ResNetlike / CSP-like结构。在颈部和头部的设计上，我们遵循“大颈部，小
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DAMO-YOLO是阿里巴巴达摩院在2022年提出的一种模型，这里建议大家可以直接看4.3部分的特征网络融合部分，该网络是在GFPN特征网络上进行改进的，因为GFPN有很多上采样操作并且并行化比较低，导致了Flops高效Latency低效；因为我使用该方法去替换了yolov5中Neck部分的PANet融合方法，确实有所涨点
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阿里达摩院开源DAMO-YOLO：兼顾速度与精度的新目标检测框架
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作者丨陈威华 阿里达摩院智能计算实验室编辑丨极市平台1.简介DAMO-YOLO是一个兼顾速度与精度的目标检测框架，其效果超越了目前的一众YOLO系列方法，在实现SOTA的同时，保持了很高的推理速度。DAMO-YOLO是在YOLO框架基础上引入了一系列新技术，对整个检测框架进行了大幅的修改。具体包括：基于NAS搜索的新检测backbone结构，更深的neck结构，精简的head结构，以及引入蒸馏技术...
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包的位置，其实就是代码写得有点奇怪然后没有找到路径。：会出现这报错，是因为程序没有根据找到。：会出现这个错，是因为在。右侧的base.py在。下，然后运行就可以了。
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DAMO YOLO怎麼使用
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DAMO YOLO是一个开源的目标检测框架，可以用于图像和视频中的目标检测任务。使用DAMO YOLO需要以下步骤： 安装DAMO YOLO：可以从官方GitHub页面上下载DAMO YOLO源代码，然后根据文档说明进行安装。 准备数据：在使用DAMO YOLO进行目标检测前，需要准备数据集，包括图像或视频以及标注文件。 训练模型：使用DAMO YOLO提供的训练脚本，可以对数据集进行训练，...
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DAMO-YOLO是一种考虑了速度和准确性的目标检测框架，其效果超越了当前的YOLO系列方法，并在保持高推理速度的同时实现了SOTA。DAMO-YOLO在YOLO框架的基础上引入了一系列新技术，并对整个检测框架进行了重要修改。具体来说，它包括基于NAS搜索的新的检测主干结构，更深的中间结构，简化的头部结构，以及引入蒸馏技术以进一步改善效果。除了模型之外，DAMO-YOLO还提供了高效的训练策略和方便易用的部署工具，帮助您快速解决工业领域的实际问题！
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