下面小编就带大家来领略一下：PP-LCNet 核心技术解读近年来，很多轻量级的骨干网络问世，各种 NAS 搜索出的网络尤其亮眼。但这些算法的优化都脱离了产业最常用的 Intel CPU 设备环境，加速能力也往往不合预期。百度飞桨图像分类套件 PaddleClas 基于这样的产业现状，针对 Intel CPU 及其加速库 MKLDNN 定制了独特的高...
从上图我们可以看出,PP-LCNet在同样精度的情况下,速度远超当前所有的骨架网络,最多可以有2倍的性能优势!它应用在比如目标检测、语义分割等任务算法上,也可以使原本的网络有大幅度的性能提升~ 而这个PP-LCNet的论文发布和代码开源后,也着实引来了众多业界开发者的关注,各界大神把PP-LCNet应用在YOLO系列算法上也真实...
在PP-ShiTu中,将Backbone的ResNet50_vd替换为PP-LCNet-2.5x后,在Intel-CPU端,速度快3倍,recall@1基本和ResNet50_vd持平。 PP-LCNet并不是追求极致的FLOPs与Params,而是着眼于深入技术细节,耐心分析如何添加对Intel CPU友好的模块来提升模型的性能来更...
在PP-ShiTu 中,将 Backbone 的 ResNet50_vd 替换为 PP-LCNet-2.5x 后,在 Intel-CPU 端,速度快 3 倍,recall@1 基本和 ResNet50_vd 持平。 PP-LCNet 并不是追求极致的 FLOPs 与 Params,而是着眼于深入技术细节,耐心分析如何添加对 Intel CPU 友好的模块来提升模型的性能来更好地进行准确率和推理时间的...
PP-LCNet 核心技术解读 近年来,很多轻量级的骨干网络问世,各种NAS搜索出的网络尤其亮眼。但这些算法的优化都脱离了产业最常用的Intel CPU设备环境,加速能力也往往不合预期。百度飞桨图像分类套件PaddleClas基于这样的产业现状,针对Intel CPU及其加速库MKLDNN定制了独特的高性能骨干网络PP-LCNet。比起其他的轻量级SOTA模型...
YoloV5-PP-LCNet 背景简介 前段时间看到了百度新出的一篇论文,提出了一种基于MKLDNN加速策略的轻量级CPU网络,即PP-LCNet,它提高了轻量级模型在多任务上的性能,对于计算机视觉的下游任务,如目标检测、语义分割等,也有很好的表现。以下是论文链接和开源的基于PaddlePaddle的实现。
PP-PicoDet:轻量级版面分析模型PP-PicoDet 是 PaddleDetection 中提出的轻量级目标检测模型,通过使用 PP-LCNet 骨干网络、CSP-PAN 特征融合模块、SimOTA 标签分配方法等优化策略,最终在 CPU 与移动端具有卓越的性能。我们将 PP-Structurev1 中采用的 PP-YOLOv2 模型替换为 PP-PicoDet,同时针对版面分析场景优化预测...
Pytorch实现PP-LCNet 简单浏览了一下网上对该文章的解读。 快到飞起的轻量级网络怎能不让人心动?可惜原版PP-LCNet只有PaddlePaddle的实现,对于我这样的Pytorch玩家没法直接白嫖,不过好在PaddlePaddle和Pytorch的动态图机制极其相似,参考相关代码,实现起来也并不难,下面贴一下我用Pytorch的实现 ...
识别模型优化: (1) PP-LCNet 轻量级骨干网络;(2) U-DML 改进知识蒸馏策略; (3) Enhanced CTC loss 损失函数改进。 本节主要基于文字检测和识别模型的优化过程,去解读PP-OCRv2的优化策略。 3.1 文字检测模型优化详解 文字检测模型优化过程中,采用 CML 协同互学习知识蒸馏以及 CopyPaste 数据增广策略;最终将文字...
PP-LCNet是结合Intel-CPU端侧推理特性而设计的轻量高性能骨干网络,在图像分类任务上,该方案在“精度-速度”均衡方面的表现比ShuffleNetV2、MobileNetV3、GhostNet等轻量级模型更优。PP-Structurev2中,我们采用PP-LCNet作为骨干网络,表格识别模型精度从71.73%...