論文の概要: YOLOv13: Real-Time Object Detection with Hypergraph-Enhanced Adaptive Visual Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.17733v1
• Date: Sat, 21 Jun 2025 15:15:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.56051
• Title: YOLOv13: Real-Time Object Detection with Hypergraph-Enhanced Adaptive Visual Perception
• Title（参考訳）: YOLOv13:ハイパーグラフによる適応型視覚認識によるリアルタイム物体検出
• Authors: Mengqi Lei, Siqi Li, Yihong Wu, Han Hu, You Zhou, Xinhu Zheng, Guiguang Ding, Shaoyi Du, Zongze Wu, Yue Gao,
• Abstract要約: 高精度で軽量な物体検出器YOLOv13を提案する。 ハイパーグラフに基づく適応相関強化(HyperACE)機構を提案する。 また,FullPAD(Full-Pipeline Aggregation-and-Distribution)パラダイムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.76134548023668
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The YOLO series models reign supreme in real-time object detection due to their superior accuracy and computational efficiency. However, both the convolutional architectures of YOLO11 and earlier versions and the area-based self-attention mechanism introduced in YOLOv12 are limited to local information aggregation and pairwise correlation modeling, lacking the capability to capture global multi-to-multi high-order correlations, which limits detection performance in complex scenarios. In this paper, we propose YOLOv13, an accurate and lightweight object detector. To address the above-mentioned challenges, we propose a Hypergraph-based Adaptive Correlation Enhancement (HyperACE) mechanism that adaptively exploits latent high-order correlations and overcomes the limitation of previous methods that are restricted to pairwise correlation modeling based on hypergraph computation, achieving efficient global cross-location and cross-scale feature fusion and enhancement. Subsequently, we propose a Full-Pipeline Aggregation-and-Distribution (FullPAD) paradigm based on HyperACE, which effectively achieves fine-grained information flow and representation synergy within the entire network by distributing correlation-enhanced features to the full pipeline. Finally, we propose to leverage depthwise separable convolutions to replace vanilla large-kernel convolutions, and design a series of blocks that significantly reduce parameters and computational complexity without sacrificing performance. We conduct extensive experiments on the widely used MS COCO benchmark, and the experimental results demonstrate that our method achieves state-of-the-art performance with fewer parameters and FLOPs. Specifically, our YOLOv13-N improves mAP by 3.0\% over YOLO11-N and by 1.5\% over YOLOv12-N. The code and models of our YOLOv13 model are available at: https://github.com/iMoonLab/yolov13.
• Abstract（参考訳）: YOLOシリーズモデルは、精度と計算効率が優れているため、リアルタイムオブジェクト検出において最高である。 しかし、YOLO11とそれ以前のバージョンの畳み込みアーキテクチャと、YOLOv12で導入された領域ベースの自己認識機構は、局所的な情報集約とペアワイズ相関モデリングに限られており、複雑なシナリオにおける検出性能を制限するグローバルなマルチツーマルチ高次相関を捕捉する能力に欠ける。 本稿では,高精度で軽量な物体検出器YOLOv13を提案する。 以上の課題に対処するため,ハイパーグラフを用いた適応的高次相関を適応的に活用し,ハイパーグラフ計算に基づく相互相関モデルに制限された従来手法の制限を克服し,効率的なグローバルなクロスロケーションとクロススケール機能融合と拡張を実現するハイパーグラフベースの適応的相関強化(HyperACE)機構を提案する。 次に,HyperACEに基づくFullPAD(Full-Pipeline Aggregation-and-Distribution)パラダイムを提案する。 最後に,バニラ大カーネルの畳み込みに代えて,奥行き分離可能な畳み込みを活用し,性能を犠牲にすることなくパラメータや計算複雑性を大幅に低減するブロックを設計することを提案する。 広範に使われているMS COCOベンチマークについて広範な実験を行い,本手法がパラメータやFLOPを少なくして最先端性能を実現することを示す実験結果を得た。 具体的には, YOLOv13-Nは, YOLO11-Nより3.0 %, YOLOv12-Nより1.5 %改善した。 YOLOv13モデルのコードとモデルについては、https://github.com/iMoonLab/yolov13.comで公開しています。

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