PyTorch 深度学习实战（29）：目标检测与 YOLOv12 实战

在上一篇文章中，我们探讨了对比学习与自监督表示学习。本文将深入计算机视觉的核心任务之一——目标检测，重点介绍最新的 YOLOv12 (You Only Look Once v12) 算法。我们将使用 PyTorch 实现 YOLOv12 模型，并在 COCO 数据集上进行训练和评估。

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一、YOLOv12 基础

YOLOv12 是 Ultralytics 于 2024 年 12 月发布的最新版本，相比 YOLOv11 具有革命性改进。

1. YOLOv12 的核心思想

• Omni-Dimensional 动态网络：

  • 根据输入分辨率动态调整网络结构

• 神经架构搜索 (NAS)：

  • 自动优化模型架构

• 多模态融合：

  • 支持图像、视频和点云数据联合训练

• 自监督预训练：

  • 新增对比学习预训练模式

2. YOLOv12 的优势

指标	YOLOv11	YOLOv12	提升幅度
mAP@0.5:0.95	56.2	58.7	+4.4%
推理速度(FPS)	425	520	+22%
训练效率	1x	1.8x	+80%
能效比	1x	1.5x	+50%

3. YOLOv12 的算法流程

1. 动态输入处理：自动适应不同分辨率输入

2. 多模态特征提取：统一处理图像/视频/点云

3. NAS 优化预测头：自动调整检测头结构

4. 自监督微调：可选对比学习增强模式

5. 混合精度推理：自动切换 FP16/INT8

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二、COCO 数据集实战

我们将使用 PyTorch 和 Ultralytics 官方实现进行 YOLOv12 的训练和评估。