YOLOv12のマルチモデル適応システム
YOLOv12は、Nano、Small、Medium、Large、Extra-Largeの5つのコンフィギュレーションを含む完全なモデル・サイズ・マトリックスで設計されており、あらゆるタイプのコンピューティング環境をカバーするソリューションを形成しています。最も無駄のないNanoモデルのパラメータ数は4MB以内に制御され、組み込みデバイスやモバイル・アプリケーションに適しています。一方、Extra-Largeバージョンは、最も正確な検出結果を得るために高性能サーバー用に最適化されています。
異なるスケールモデル間の主な違いは、注目層のネットワークの深さ、幅、および構成密度であり、ユーザーは特定のアプリケーションシナリオの計算リソースの制約に応じて選択することができます：ナノまたは小型モデルは、計算効率と精度のバランスをとるために低消費電力デバイスに推奨され、中型または大型バージョンは、信頼性を確保するために自律走行システムに推奨され、エクストララージは、非常に高い検出精度を必要とするプロフェッショナルな画像解析シナリオに適しています。Extra-Largeは、非常に高い検出精度を必要とするプロフェッショナルな画像解析シナリオに適しています。
この柔軟な階層戦略により、YOLOv12はラズベリー・パイからデータセンター・サーバーまで、あらゆるハードウェア・プラットフォームにシームレスに展開することができ、強力な環境耐性を実証している。
この答えは記事から得たものである。YOLOv12：リアルタイム画像・ビデオターゲット検出のためのオープンソースツールについて
