YOLOv13：高性能实时物体检测模型

YOLOv13：高性能实时物体检测模型

yolov13 Implementation of "YOLOv13: Real-Time Object Detection with Hypergraph-Enhanced Adaptive Visual Perception". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yolov13

YOLOv13是一个高性能、实时物体检测模型，它具有先进的性能和效率。YOLOv13家族包括四种变体：Nano、Small、Large和X-Large，它们都由HyperACE、FullPAD和轻量级卷积替换等关键技术支持。

项目介绍

YOLOv13是一个基于超图计算的实时物体检测模型。它通过将多尺度特征图中的像素视为超图顶点，并采用可学习的超边构建模块来自适应地探索顶点之间的高阶相关性，从而实现复杂场景的有效视觉感知。

项目技术分析

YOLOv13的核心技术包括：

• HyperACE（超图自适应相关增强）：将多尺度特征图中的像素视为超图顶点，并采用可学习的超边构建模块来自适应地探索顶点之间的高阶相关性。通过消息传递模块，有效地聚合多尺度特征，以实现复杂场景的有效视觉感知。
• FullPAD（全流程聚合-分配范式）：利用HyperACE聚合骨干网络的多尺度特征，并在超图空间中提取高阶相关性。FullPAD范式进一步利用三个独立的通道，将相关增强的特征前向传递到骨干网络和颈部之间的连接处、颈部的内部层以及颈部和头部之间的连接处，从而实现整个管道的细粒度信息流和表示协同。FullPAD显著提高了梯度传播，并增强了检测性能。
• 轻量级卷积替换：用基于深度可分离卷积的块（DSConv、DS-Bottleneck、DS-C3k、DS-C3k2）替换大核卷积，保持感受野的同时，大大减少了参数和计算量。在不牺牲准确性的情况下，实现了更快的推理速度。

项目及技术应用场景

YOLOv13具有广泛的适用场景，包括但不限于：

• 实时监控：YOLOv13可以用于实时监控场景中的物体检测，例如行人、车辆、动物等。它可以有效地识别和跟踪物体，并为监控人员提供实时反馈。
• 自动驾驶：YOLOv13可以用于自动驾驶系统中的物体检测，例如行人、车辆、障碍物等。它可以帮助自动驾驶车辆更好地理解周围环境，并做出更安全的决策。
• 机器人视觉：YOLOv13可以用于机器人视觉系统中的物体检测，例如零件、工具、障碍物等。它可以帮助机器人更好地理解周围环境，并执行更复杂的任务。

项目特点

YOLOv13具有以下特点：

• 高性能：YOLOv13在多个物体检测数据集上取得了最先进的性能，例如MS COCO数据集。
• 实时性：YOLOv13具有非常快的推理速度，可以满足实时物体检测的需求。
• 轻量化：YOLOv13的模型大小和计算量相对较小，可以运行在资源受限的设备上。
• 易用性：YOLOv13提供了易于使用的代码和文档，可以帮助用户快速入门和使用。

总结

YOLOv13是一个高性能、实时物体检测模型，它具有先进的性能和效率。YOLOv13可以用于各种物体检测场景，例如实时监控、自动驾驶和机器人视觉。YOLOv13具有高性能、实时性、轻量化和易用性等特点，是一个值得学习和使用的模型。

yolov13 Implementation of "YOLOv13: Real-Time Object Detection with Hypergraph-Enhanced Adaptive Visual Perception". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yolov13