YOLOv12のパフォーマンス最適化技術の分析
YOLOv12は、革新的なアテンションメカニズム設計を採用しており、画像内の主要な特徴エリアに自動的にフォーカスする技術であるエリアアテンションモジュールを含み、小ターゲットの検出を大幅に向上させます。R-ELANモジュールの導入とともに、計算の複雑さを効果的に軽減し、NVIDIA T4 GPU環境下で、そのNanoモデルは1フレーム推論遅延1.64ms、mAP値40.6%を達成することができます。
従来のYOLOバージョンと比較して、YOLOv12のアーキテクチャ上の改良点は、主に次の3点に反映されている。第一に、動的特徴選択性の向上。これは、アテンションウェイトを通じて、異なる領域の特徴抽出の強度を自動的に調整する。第二に、クロスレイヤー特徴フュージョンの最適化。R-ELANモジュールは、より効率的なマルチスケール特徴統合を実現する。第三に、計算負荷のインテリジェントな割り当て。処理する。これらの技術革新により、YOLOv12はリアルタイム性能の利点を維持しながら、検出精度を旧バージョンと比較して5～8％ポイント向上させることができる。
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
