YOLO-NAS | YOLO新高度，引入NAS，出于YOLOv8而优于YOLOv8 - 文章 - 开发者社区

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亮点在哪里？

引入QARepVGG同时利用重参数与8-bit量化的优势；
采用AutoNAC 搜索最优尺寸、每个stage的结构，含模块类型、数量以及通道数；
采用混合量化机制 进行模型量化，既考虑了每一层对精度与延迟的影响，也考虑了8-bit与16-bit之间切换对整体延迟的影响；
预训练方案：automatically labeled data, self-distillation, and large datasets

总而言之， YOLO-NAS达成目标检测任务新高度，取得了最佳的精度-延迟均衡 。值得一提， YOLO-NAS与TensorRT推理引擎完全兼容，且支持INT8量化，达成前所未有的运行时性能 。

Model	mAP	Latency (ms)
YOLO-NAS S	47.5	3.21
YOLO-NAS M	51.55	5.85
YOLO-NAS L	52.22	7.87
YOLO-NAS S INT-8	47.03	2.36
YOLO-NAS M INT-8	51.0	3.78
YOLO-NAS L INT-8	52.1	4.78

方案简介

受启发于YOLOv6、YOLOv7以及YOLOv8，DECI的研究人员采用AutoNAC搜索比YOLOv8更优的架构，即"We used machine learning to find a new deep learning architecture!"

为什么要用AutoNAC呢？这是因为手工寻找"正确"结构过于低效且乏味，因此DECI的研究人员采用AutoNAC搜索新的目标检测模型，同时最小化在NVIDIA T4 上的推理延迟。

为构建YOLO-NAS，作者构建了一个深不可测的搜索空间(1014)以探索精度-延迟上限。最终，作者从中三样三个"前沿观察点"构建了YOLO-NAS-S，YOLO-NAS-M，YOLO-NAS-L。

训练简介

YOLO-NAS采用了多阶段训练方式，包含(1)预训练：Object365+COCO伪标签数据；(2)知识蒸馏；(3) DFL，即Distribution Focal Loss

在训练数据方面，作者基于RoboFlow100(由100个不同领域的数据集构成)进行训练以验证其处理复杂检测任务的能力。

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下图对比了YOLO-NAS与YOLOv8、YOLOv5、YOLOv7在Roboflow100数据集上的性能。

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量化感知

YOLO-NAS采用了量化感知模块与Selective量化 以达成最优性能，即基于延迟-精度均衡考虑在特定层进行了"Skipping量化"。当转换为INT8量化模型后，YOLO-NAS具有更少的精度损失(L-M-S的损失分别为0.45,0.65,0.51mAP)。

YOLO-NAS架构和预训练权重定义了低延迟推理的新领域，也是微调下游任务的绝佳起点。

上手体验

看完上面的介绍有没有“一头雾水”的感觉，哈哈，上手体验一把。

Step 1. 安装super-gradients


        
          
conda create -n sg python=3.7  
conda activate sg  
pip install super-gradients

Step 2. 命令行测试


        
          
from super_gradients.training import models  
from super_gradients.common.object_names import Models  
  
net = models.get(Models.YOLO_NAS_S, pretrained_weights='coco')  
net.predict("bus.jpg").show()

不出意外的话，你就可以看到下面的输出结果了。

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当然，如果出了意外，可以试试用ONNX推理，导出只需一行代码。


        
          
models.convert_to_onnx(model=net, input_shape=(3, 640, 640), out_path='yolo-nas-s.onnx')

相关推理code可参考"YOLOv8-TensorRT "中的推理微调一下即可。需要注意以下两点，通过官方工具导出的"bboxes"已经是"xyxy"格式了，所以不需要再执行make_grid, distance2bbox等操作了，直接进行"NMS"即可。但是，OpenCV的NMS要求输入的BBOXES格式为xywh，所以还需要再改一下，^^哈哈哈^^

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