So sánh YOLOv9 với YOLOv8: Cải thiện độ chính xác trong nhận dạng đối tượng

Từ khóa:
Thị giác máy tính Yolo
Tóm tắt
Lĩnh vực thị giác máy tính đã chứng kiến ​​những tiến bộ vượt bậc trong những năm gần đây, với các mô hình phát hiện đối tượng đóng vai trò then chốt. Trong số các mô hình này, YOLO (You Only Look Once) nổi bật nhờ khả năng và độ chính xác theo thời gian thực. Trong bài viết này, tôi đi vào so sánh giữa YOLOv9 và YOLOv8, hai phiên bản cải tiến quan trọng trong loạt các phiên bản của YOLO. Mục tiêu của tôi là cung cấp một góc nhìn đầy đủ thông tin về độ chính xác của hai mô hình khi sử dụng trong hoàn cảnh nào thì mô hình nào hoạt động tốt hơn.
Tài liệu tham khảo
  1. [1] Chien-Yao Wang, I-Hau Yeh, Hong-Yuan Mark Liao. YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information. arXiv:2402.13616, 2024
  2. [2] Hangbo Bao, Li Dong, Songhao Piao, and Furu Wei. BEiT: BERT pre-training of image transformers. In International Conference on Learning Representations (ICLR), 2022
  3. [3] Jocher Glenn. YOLOv8 release v8.1.0, 2024.
  4. [4] Albert Gu and Tri Dao. Mamba: Linear-time sequence modeling with selective state spaces. arXiv:2312.00752, 2023.
  5. [5] Jie Jiang, Hui Xu, Shichang Zhang and Yujie Fang. Object Detection Algorithm Based on Multiheaded Attention, Appl. Sci. 2019, 9, 1829.
  6. [6] Dinh-Thang Duong, Quang-Vinh Dinh, Huấn luyện mô hình YOLOv9 cho bài toán phát hiện người, AI VietNam Course, 2024.