Python - Советы, библиотеки, гайды(@xo_py). Добрался наконец до сравнения Yolov8 vs Yolov7. Меня интересовало два фактора, а именно точность и с

Добрался наконец до сравнения Yolov8 vs Yolov7. Меня интересовало два фактора, а именно точность и скорость инференса объектов. Так вот, у 7й версии есть две основные модели, обычная YOLOv7 и чуть более жирная YOLOv7-X. У 8й версии разнообразия в этом плане больше, тут для Object Detection есть nano, small, medium и т.п. модели. Для сравнения я взял YOLOv7 и YOLOv8s. Возможно логичнее было бы взять YOLOv8m, но роста в точности там не очень много, а вот падение в скорости - почти в два раза. Итак, на одном и том же датасете и на одном и том же железе (RTX 2080ti), результаты скорости инференса в реальном времени вы можете наблюдать на скриншотах выше. 8 версия Yolo быстрее не только в инференсе, она еще и быстрее обучается. На одном и том же датасете первая модель обучалась >10 часов, а вторая (yolov8s) обучалась в районе 3-4 часов. Хотя это конечно не абсолютный показатель, и даже не усредненный. Это лишь частный случай из моего конкретного use case 🌚 Такие пироги 🥧