YOLOv12的多模型适配体系
YOLOv12设计了完整的模型规模矩阵,包含Nano、Small、Medium、Large和Extra-Large五种配置,形成了一套覆盖各类计算环境的解决方案。其中最精简的Nano模型参数量控制在4MB以内,适合嵌入式设备和移动端应用;而Extra-Large版本则针对高性能服务器优化,可实现最精准的检测效果。
不同规模模型的主要差异在于网络深度、宽度和注意力层的配置密度,用户可以根据具体应用场景的计算资源限制进行选择:低功耗设备建议使用Nano或Small模型,平衡计算效率与精度;自动驾驶系统推荐Medium或Large版本确保可靠性;Extra-Large则适用于对检测精度要求极高的专业图像分析场景。
这种灵活的分级策略使YOLOv12能够无缝部署在从树莓派到数据中心服务器的全系列硬件平台上,显示出强大的环境适应能力。
Essa resposta foi extraída do artigoYOLOv12: uma ferramenta de código aberto para detecção de alvos em imagens e vídeos em tempo realO