YOLO-NAS | 新一代目标检测王者，性能比yolov8，yolov7更胜一筹！

概述

由Deci AI 开发的YOLO-NAS 是一种开创性的物体检测基础模型。它是先进的神经架构搜索技术的产物，经过精心设计，解决了以往YOLO 模型的局限性。YOLO-NAS在量化支持和准确性-延迟权衡方面有了重大改进，是物体检测领域的一次重大飞跃。

YOLO-NAS概览。 YOLO-NAS采用了量化感知块和选择性量化技术，以获得最佳性能。该模型在转换为 INT8 量化版本时，精度下降极小，比其他模型有显著提高。这些进步最终形成了一个卓越的架构，具有前所未有的目标检测能力和出色的性能。 

主要功能

• 便于量化的基本模块： YOLO-NAS 引入了便于量化的新基本模块，解决了以往YOLO 模型的一个重大局限。
• 先进的训练和量化： YOLO-NAS 利用先进的训练方案和训练后量化来提高性能。
• AutoNAC 优化和预训练： YOLO-NAS 采用了 AutoNAC 优化技术，并在 COCO、Objects365 和Roboflow 100 等著名数据集上进行了预训练。这种预训练使其非常适合生产环境中的下游对象检测任务。

预训练模型

使用Ultralytics 提供的预训练YOLO-NAS 模型，体验下一代物体检测的强大功能。这些模型旨在提供一流的速度和精度性能。您可以根据自己的具体需求从各种选项中进行选择：