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论文《[2502.12524] YOLOv12: Attention - Centric Real - Time Object Detectors》以及一个图片链接https://llminfo.image.fangd123.cn/images/4z8mb9bow4ke1.png!/format/webp

讨论总结

这个讨论围绕着新的YOLOv12模型展开。评论者从多个角度进行讨论，包括将其与其他模型比较并指出不足，对YOLOv12采用的AGPL协议表达看法，批评开发公司Ultralytics的不良行为，质疑新模型缺乏创新，还有对模型在水印方面应用的好奇等，整体氛围较为负面且带有质疑性。

主要观点

  1. 👍 YOLOv12比不过D - FINE
    • 支持理由：未详细提及，只是直接表明观点。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Ultralytics公司行为恶劣
    • 正方观点：指出其有侵入性遥测技术、CEO用机器人账号回答问题等不良行为。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 新的YOLO版本缺乏真正创新
    • 解释：如YOLOv12未采用YOLOv10的无NMS方法，多数改进只是超参数调整等。
  4. 💥 不接受YOLOv12的AGPL协议
    • 支持理由：倾向于Apache协议，未阐述AGPL协议具体弊端。
    • 反对声音：无。
  5. 🤔 对YOLOv12在水印方面的应用表示好奇
    • 解释：简短提问，未涉及更多原因。

金句与有趣评论

  1. “😂 Still worse than D - FINE pretrained on Object 365 (but yolo v12 isnt?).”
    • 亮点：直接对比，表达对YOLOv12性能的质疑。
  2. “🤔 There’s also Ultralytics, which is a company that has basically tried to take ownership of YOLO through always being the author of the most recent version.”
    • 亮点：揭示Ultralytics公司对YOLO版本主导权的意图。
  3. “👀 Friendly reminder to never use ultralytics dogshit license”
    • 亮点：语言直白地表达对ultralytics许可证的反感。
  4. “😒 I’m no longer interested in new YOLO versions because there is no real innovation.”
    • 亮点：直接表明对新YOLO版本缺乏兴趣的原因。
  5. “🧐 u/fpgaminer interesting for watermarks?”
    • 亮点：简单直接地提出对模型在水印方面的好奇。

情感分析

总体情感倾向为负面，主要分歧点在于对YOLOv12的评价以及对Ultralytics公司的看法。可能的原因是评论者对模型的性能、创新程度以及公司的商业行为不满。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于YOLOv12在水印方面的研究可能成为后续讨论话题。
  • 潜在影响：如果YOLOv12在实际应用中的性能和创新问题得不到解决，可能影响其在目标检测领域的推广和使用，同时Ultralytics公司的不良形象可能影响其商业发展。

详细内容：

标题：关于新 Yolo 模型 YOLOv12 的热门讨论

在 Reddit 上，一则关于新 Yolo 模型 YOLOv12 的帖子引起了广泛关注。该帖子提供了相关链接https://www.arxiv.org/abs/2502.12524，引发了众多用户的热烈讨论。

讨论焦点与观点分析： 有人认为 YOLOv12 仍不如在 Object 365 上预训练的 D-FINE，而且 AGPL 许可协议是个大问题，更倾向于 Apache 替代品，并提供了相关链接https://github.com/ShihuaHuang95/DEIM、https://github.com/Peterande/D-FINE、[https://github.com/clxia12/RT-DETRv3]。有人询问能否使用来自 roboflow 的数据集对这些模型进行微调。也有人表示可能可以，但目前没有相关教程，会进一步深入研究。

有用户指出 Ultralytics 存在诸多问题，比如有未妥善匿名化且难以彻底关闭的侵入式遥测，其 CEO 让机器人控制账户并回答 Github 上的问题，导致很多错误和混乱。但也有人承认 Ultralytics 的库使得模型部署更轻松。还有人提醒不要使用 Ultralytics 的垃圾许可协议，其许可协议为 AGPL-3，Ultralytics 对其的解释涵盖了“任何下游解决方案”，除非有强大的法务部门，否则整个项目可能都需要遵循 AGPL-3。

有人表示对新的 YOLO 版本不再感兴趣，认为没有真正的创新，比如 YOLOv10 引入的无 NMS 方法在这个版本中未被采用，很多改进在现实世界中也未得到体现，主要就是超参数调整等。

总之，关于 YOLOv12 模型，大家的看法各异，有人关注其性能表现，有人在意许可协议，还有人对其创新程度提出质疑。