YOLO-NAS：引入NAS实现YOLOv8的升级

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YOLO-NAS是一种新型的目标检测模型，通过引入NAS技术，实现了对YOLOv8的升级。该方案采用了QSP与QCI模块进行优化，并使用AutoNAC搜索最优尺寸和结构。同时，采用混合量化机制对模型进行量化，兼顾了精度和延迟。预训练方案包括自动标记数据、自蒸馏和大型数据集。YOLO-NAS在精度和延迟方面取得了最佳的平衡，同时与TensorRT推理引擎完全兼容。该模型开创了运行时性能的新纪录。
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