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YOLOv12通过注意力机制优化在T4 GPU上实现1.64ms的推理延迟

2025-09-05
AIアンサー
2.1 K

YOLOv12的性能优化技术解析

YOLOv12采用了创新的注意力机制设计，其中包括区域注意力(Area Attention)模块，该技术能够自动聚焦图像中关键特征区域，显著提升小目标检测能力。配合R-ELAN模块的引入，有效减少了计算复杂度，在NVIDIA T4 GPU环境下，其Nano模型可实现1.64ms的单帧推理延迟和40.6%的mAP值。

与传统YOLO版本相比，YOLOv12的架构改进主要体现在三点：一是动态特征选择性增强，通过注意力权重自动调整不同区域的特征提取强度；二是跨层特征融合优化，R-ELAN模块实现了更高效的多尺度特征整合；三是计算负载智能分配，对背景区域和低重要性特征进行轻量化处理。这些技术创新使得YOLOv12在保持实时性优势的基础上，检测精度较先前版本提升了5-8个百分点。

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

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