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：

 每种型号的设计都能在平均精度（mAP）和延迟之间取得平衡，帮助您优化目标检测任务的性能和速度。

YOLO-NAS的应用场景

YOLO-NAS由于其优异的性能，适用于多种实际应用场景，如自动驾驶、安防监控、智能机器人等。在这些应用中，YOLO-NAS能够实现实时的目标检测，对保障行车安全、提升公共安全以及增强机器人的自主操作能力等方面起到了重要作用。

YOLO-NAS模型在训练时需要什么样的数据集

YOLO-NAS训练数据集要求

YOLO-NAS模型训练所用的数据集需要满足一定格式和质量的要求。首先，数据集应当包含充足的样本量，并且这些样本应当涵盖模型所要检测的所有类别。其次，每个样本需要有对应的标注信息，通常是以YOLO模型所接受的格式提供，包括图像文件和相应的标注文件。

数据集格式

YOLO-NAS支持多种数据集格式，包括但不限于COCO、VOC和YOLO格式。COCO格式的数据集广泛应用于目标检测任务的训练和评估，而YOLO格式则是由YOLO模型直接支持的格式。对于非标准格式的数据集，可能需要转换为YOLO-NAS所支持的格式，才能进行有效的训练。

数据集内容

理想情况下，训练数据集应该包含多样化的图像，这些图像反映了实际应用场景中可能遇到的各种情况。例如，对于目标检测而言，数据集中应包含不同光照条件、不同姿态、不同背景下的目标图像。此外，数据集中还应包含一些干扰项，比如相似物体的图像，这样可以帮助模型更好地泛化，提高其在实际应用中的鲁棒性。

数据集标注

数据集的标注信息应该尽可能详尽，每个图像中的每个目标都应该有对应的标注框。标注框通常包括目标的边界坐标和类别标签。在YOLO-NAS的训练中，高质量的标注信息对于模型性能至关重要。如果可能的话，还应包含一些未标注的图像，这些图像可以在训练过程中作为额外的增强数据，进一步提高模型的泛化能力。

总结

综上所述，YOLO-NAS的训练数据集需要是格式正确、内容丰富、标注详尽的YOLO模型所支持的格式。这样的数据集不仅能为模型提供充分的训练信息，还能帮助模型在面对实际问题时展现出更好的性能和适应性。在准备数据集时，需要注意数据的质量和多样性，确保数据集能够满足YOLO-NAS训练的要求，从而让模型在实际应用中发挥出最佳的效果。

 

支持的任务和模式

我们提供三种型号的YOLO-NAS：小型 (s)、中型 (m) 和大型 (l)。每种型号都能满足不同的计算和性能需求：

• YOLO-NAS-s：针对计算资源有限但效率至关重要的环境进行了优化。
• YOLO-NAS-m：提供一种均衡的方法，适用于更高精度的通用目标检测。
• YOLO-NAS-l：专为要求最高精确度的场景定制，在这些场景中，计算资源的限制较少

下面是每个模型的详细概述，包括预训练权重的链接、支持的任务以及与不同运行模式的兼容性。

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