PP-YOLOE-l 在 COCO test-dev 上精度可达 51.4%,在 V100 上使用 TRT FP16 进行推理,速度可达 149.2FPS,相较于YOLOX-l精度提升 1.3 AP,速度提升 24.96%;相较于YOLOv5-x精度提升 0.7AP,TRT-FP16 加速 26.8%;相较于PP-YOLOv2精度提升 1.9 AP,速度提升 13.35%。 编辑 目前YOLOX以50.1达到了速度和精度...
PP-YOLOE+_t 是对PP-YOLOE+ x、l、m、s 版本通用检测模型的进一步丰富,主要针对 Jetson 等端侧 GPU 硬件对检测的帧率与速度均有极高要求的情况下提出的超轻量模型,通过优化匹配策略、增加辅助头、更小的输入尺寸等方式优化性能与速度,实现“速度起飞”! 比较了解 PaddleDetection 的开发者可能知道,我们其实还...
PaddleYOLO是基于百度飞桨的PaddleDetection 复现的,代码其实就是PaddleDetection上加了v5 v6 v7模型,但是受限于v5 v6 v7的GPL协议而单独另开一个维护,作者也说会同步和PaddleDetectio保持更新。原版的PaddleDetection里就有YOLOv3、YOLOv4、PP-YOLOE和YOLOX,代码链接是这个: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDete...
model_name=yolov7 job_name=yolov7_tiny_300e_coco 导出onnx,首先安装Paddle2ONNX,pip install paddle2onnx; 统计FLOPs(G)和Params(M),首先安装PaddleSlim,pip install paddleslim,然后设置runtime.yml里print_flops: True和print_params: True,并且注意确保是单尺度下如640x640,打印的是MACs,FLOPs=2*MAC...
在yolo系列模型中,可以运行tools/anchor_cluster.py来得到适用于你的数据集Anchor,使用方法如下: In [ ] #生成anchor %cd /home/aistudio/PaddleDetection !python tools/anchor_cluster.py -c /home/aistudio/PaddleDetection/configs/ppyoloe/ppyoloe_plus_crn_s_80e_coco.yml -n 9 -s 608 -m v2 -i...
python -m paddle.distributed.launch --gpus0,1,2,3,4,5,6,7 tools/train.py -c configs/ppyoloe/ppyoloe_plus_crn_l_80e_coco.yml --eval --amp -c:指定配置文件 -r: resume,恢复训练 后面加上存档的epoch索引(从0开始); infer.py —— 模型预测 ...
M configs/few-shot/faster_rcnn_r50_vd_fpn_1x_coco_cotuning_roadsign.yml 已经位于 'develop' 您的分支与上游分支 'origin/develop' 一致。 三、开始训练 In [7] # 复制配置文件到config目录 !cp ../ppyoloe_plus_crn_s_80e_contrast_pcb.yml configs/few-shot/ppyoloe_plus_crn_s_80e_contras...
特色产线 大模型半监督学习-目标检测 大模型半监督学习-目标检测 PicoDet-SPicoDet-L morePP-YOLOE plus-SPP-YOLOE_plus-LRT-DETR-H 特色产线 大模型半监督学习-OCR 文本检测 PP-OCRv4_mobile_detPP-OCRv4_server_det 大模型半监督学习-文本识别 PP-OCRv4_mobile_recPP-OCRv4_server_rec 特色产线 通用...
PP-YOLOE是基于PP-YOLOv2的卓越的单阶段Anchor-free模型,超越了多种流行的YOLO模型。PP-YOLOE有一系列的模型,即s/m/l/x,可以通过width multiplier和depth multiplier配置。PP-YOLOE避免了使用诸如Deformable Convolution或者Matrix NMS之类的特殊算子,以使其能轻松地部署在多种多样的硬件上,总结下来,PPYOLOE模型就...
PP-YOLOE 是PaddleDetection推出的一种高精度SOTA目标检测模型,基于PP-YOLOv2的卓越的单阶段Anchor-free模型,超越了多种流行的YOLO模型。 尺寸多样:PP-YOLOE根据不同应用场景设计了s/m/l/x,4个尺寸的模型来支持不同算力水平的硬件,无论是哪个尺寸,精度-速度的平衡都超越当前所有同等计算量下的YOLO模型!可以...