YOLO-NAS：引入NAS，让YOLOv8超越新高度

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YOLO-NAS是一种基于YOLOv8的目标检测模型，通过引入NAS（神经架构搜索），在精度和延迟方面取得了突破性的提升。该模型采用了QSP与QCI模块来同时优化重参数与8-bit量化，通过AutoNAC搜索最优尺寸和结构，以及采用混合量化机制进行模型量化。YOLO-NAS不仅达到了最佳的精度-延迟均衡，还与TensorRT推理引擎完全兼容，支持INT8量化，实现了前所未有的运行时性能。该模型在训练过程中采用了多阶段训练方式，并使用了RoboFlow100数据集进行验证。通过量化感知模块和Selective量化，YOLO-NAS实现了更少的精度损失。安装和使用YOLO-NAS也非常简单，只需要几步即可完成。如果你对YOLOv8感到迷惑，不妨试试YOLO-NAS，它将带给你全新的目标检测体验。
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