PP-YOLO的命名规则很简单,因为作者团队是百度,而PaddlePaddle就是百度开源的深度学习框架,所以其全称是PaddlePaddle-YOLO,简称即PP-YOLO。 先定性: PP-YOLO的目的是实现一种可以在实际应用场景中直接应用的具有相对平衡的有效性和效率的目标检测器,而不是提出一种新颖的检测模型。 PP-YOLO:一种基于YOLOv3的新型目标检...
mAP 50.3%，106.5FPS 的 PP-YOLOv2，1.3M超轻量PPYOLO Tiny, 让目标检测界再起风波。单阶段目标检测界的扛把子 --YOLO，以其 「又快又好的效果」 在学术及产业界全面风靡。自 20 年下半年 YOLOv4、YOLOv5、PP-YOLO、YOLO-Fastest 和 YOLOv4 Tiny 等等轮番轰炸、掀起 「YOLO 狂潮」 后，时隔半年，超...
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...
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...
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...
PP-YOLO是在32G的V100显卡上跑的,如果自己的显卡是16G,建议使用PP-YOLO master发布的12G显存的模型。(config/ppyolo-bs12) PP-YOLO跑的时候CPU会占用很多吗?是的,因为还用到了大量的图像增强,这些都是在CPU上做的。 用的的backbone预训练权重都在哪?yaml配置文件的weight字段都有给出预训练权重地址,或者paddle...
+++++++++++++++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 ...
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...
较YOLOv7精度提升1.9%,54.7mAP的PP-YOLOE+强势登场! 通用检测算法在工业质检、遥感图像场景下会表现出误报、低召回等现象。核心问题在于目标小、密集排布且存在旋转角度。为此,飞桨团队基于PP-YOLOE+推出了旋转框检测算法PP-YOLOE-R(Rotate)以及小目标检测方案PP-YOLOE-SOD(Small Object Detection),前者在DOTA1.0...
5.1.PP-YOLOE环境安装¶ 这里测试,使用使用conda创建一个名为PaddleYOLO的虚拟环境,然后安装Paddle # 使用conda创建一个名为PaddleYOLO的环境,并指定python版本conda create -n pytorchpython=3.8# 安装Paddle,PaddleYOLO代码库推荐使用paddlepaddle-2.4.2以上的版本# 教程测试使用conda 安装gpu版paddlepaddle 2.5conda ...