第一种PP YOLO技术是用Resnet50-vd-dcn ConvNet主干替换YOLOv3 Darknet53主干。Resnet是一个更流行的主干,它的执行优化了更多的框架,并且其参数少于Darknet53。交换此主干可以看到mAP的改进,这对PP YOLO来说是一个巨大的胜利。 模型参数的EMA PP YOLO跟踪网络参数的指数移动平均值,以维持预测时间的模型权重的阴影。
YOLO 系列的一大通病,是对不同尺幅的目标检测效果欠佳,因此,PP-YOLOv2 第一个优化的尝试是设计一个可以为各种尺度图像构建高层语义特征图的检测颈(detection neck)。不同于 PP-YOLO 采用 FPN 来从下至上的构建特征金字塔,PP-YOLOv2 采用了 FPN 的变形之一—PAN(Path Aggregation Network)来从上至下的聚合特征信息。
前置项目:安全帽佩戴检测模型训练与一键部署(PaddleX、HubServing)介绍了基于PaddleX的yolov3_darknet53安全帽检测迁移学习实现。 安全帽佩戴检测是计算机视觉在工业安全领域应用的典型场景,本文使用PaddleX进行pp-yolo迁移学习训练,并提供了Python部署、本地C++模型加密部署和PaddleHub-Serving服务化部署三种部署方式。 在...
1. 比YOLOv4、YOLOv5 更强的PP-YOLOv2 无需再纠结YOLOv3、YOLOv4、Scaled YOLOv4、YOLOv5到底选哪个了,选PPYOLOv2就对了!最高mAP 50.3%,最高FPS106.5FPS,超越YOLOv4甚至YOLOv5!又快又好,他不香么?论文:https://arxiv.org/abs/2104.10419 2. 1.3M 超超超轻量目标检测算法PP-YOLO Tiny 需要在AIoT边缘...
在SceneFlow数据集中，LightStereo实现了具有竞争力的EPE，同时仅需22GFLOPs的计算量和17毫秒的推理时间。
精度45.9%，推理速度72.9FPS，百度飞桨推出工业级目标检测模型 PP-YOLO 允中 发自 凹非寺 量子位 编辑 | 公众号 QbitAI 工业视觉、自动驾驶、安防、新零售等我们身边熟知的各行各业都需要目标检测技术，由于其很好的平衡了标注成本、检测精度和速度等，成为当前智能制造产业升级浪潮中被商业化应用最为广泛的AI...
通过交换Backbone,ppyolo的mAP的取得一定的提升。 YOLO Neck:ppyoloYOLO采取的是FPN特征金字塔结构做一个特征融合,类似Yolo3,选取最后三个卷积层C3, C4,C5,然后经过FPN结构在传递到预测头之前,将ConvNet图层表示的高层级语义信息和低层级信息进行融合。 YOLO Head:检测头是网络中进行边界框和类预测的部分,它由关于...
PP-YOLOv2 采用了 FPN 的变形之一—PAN(Path Aggregation Network)来从上至下的聚合特征信息。 采用Mish 激活函数 PP-YOLOv2的mish 激活函数应用在了 detection neck 而不是骨架网络上。 更大的输入尺寸 增加输入尺寸直接带来了目标面积的扩大。这样,网络可以更容易捕捉到小尺幅目标的信息,得到更高的性能。然而...
+++++++++++++++ppyolo_r18vd.yml+++++++++++++++++architecture: YOLOv3 #模型的名称use_gpu: true #是否使用GPU max_iters: 15500 #最大的迭代次数 log_iter: 10 #输出指定区间的平均结果,如10次的平均结果,也即打印log的间隔 save_dir: output snapshot_iter: 1550 ...
目标检测之前只用过yolo算法,训练的不是很好,没有系统的学习,经过百度训练营的系统基础的学习,对目标检测概念及其算法有了深入的了解,不过短期内不再进行CV的研究,回归NLP,因此对现阶段的目标检测...集合 2. 滑动窗口提取 Anchor Based Methods:1. 使用Anchor提取候选目标框 2. 在特征图上的每一个点,对Anchor进...