PP-YOLOv2优化技巧 一、目标检测算法优化思路 1. 数据模块 2. 模型结构 3. 训练策略 二、PP-YOLO优化及代码实践 1. 数据增广 2. 骨干网络 3. Neck&head结构 4. 损失函数 5. 后处理优化 6. 训练策略 三、PP-YOLO实战调优经验 1. 自定义数据集 2. 调优经验 四、 PP-YOLOv2实践 新版Notebook- BML ...
方案二:参考develop分支的voc_split.py重写数据集切分代码 pp-yolo与yolov3_darknet53训练性能比较 开始训练 Python部署 导出预测模型 单张图片预测 视频流预测 模型加密部署(Linux平台) 简介 下载并解压加密工具 导出PaddleX加密模型 本地Linux平台部署加密模型 PaddleX文档要求的前置条件 安装GCC 安装Linux预测库 预测...
python tools/convert_weights.py -f exps/ppyolo/ppyolo_r18vd.py -c ppyolo_r18vd_coco.pdparams -oc ppyolo_r18vd.pth -nc 80python tools/convert_weights.py -f exps/ppyolo/ppyolov2_r50vd_365e.py -c ppyolov2_r50vd_dcn_365e_coco.pdparams -oc ppyolov2_r50vd_365e.pth -nc 80pyt...
其实YOLOv4 在不同框架下实现,性能也是不同的,据我了解的YOLOv4 PyTorch版本可以达到48.5% mAP。但PP-YOLO的出发点是相当好的,特别对于目标检测入坑小白,所以我推荐大家阅读YOLOv4和PP-YOLO,里面的实验做的都相当棒! 再说一下:PP-YOLO并没有在backbone、数据增广和NAS方面做更多的实验,所以如果你想基于PP-YOLO...
PP-Yoloe是基于PP-Yolov2的高精度推理速度快的单阶段Anchor-free检测模型,超越了多种流行的Yolo模型。 包含骨干网络: CSPRepResNet、特征融合CSPPAN、轻量级 ET-Head 和改进的动态匹配算法 TAL(Task Alignment Learning)等模块。根据不同的应用场景设计了一系列模型,即 s/m/l/x。
PP-YOLOE官方代码地址:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection PP-YOLOE论文地址:https://arxiv.org/pdf/2203.16250.pdf PP-YOLOE是百度基于其之前的PP-YOLOv2所改进的卓越的单阶段Anchor-free模型,超越了多种流行的YOLO模型。PP-YOLOE,有更高的检测精度且部署友好。
一、什么是PP-YOLO PP-YOLOE官方代码地址:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection PP-YOLOE论文地址:https://arxiv.org/pdf/2203.16250.pdf PP-YOLOE是百度基于其之前的PP-YOLOv2所改进的卓越的单阶段Anchor-free模型,超越了多种流行的YOLO模型。PP-YOLOE,有更高的检测精度且部署友好。
通过以上一系列优化,我们就得到了 1.3M 超超超轻量的 PP-YOLO tiny 模型,而算法可以通过 Paddle Lite 直接部署在麒麟 990 等轻量化芯片上,预测效果也非常理想。以上所有 PP-YOLOv2 和 PPYOLO Tiny 的代码实现,均在 PaddleDetection 飞桨目标检测开发套件中开源提供:github.com/paddlepaddle/paddledetection 还...
代码来源于paddle2.0rc官方API文档源码,传送门,通过阅读源码,发现这里直接实现了resnet_vb结构,即下采样放在了第二个卷积(3 * 3)上,没有放在第一个卷积(1 * 1)上。并且paddleclas中,对resnet的定义也是使用了resnet_vb结构。 1.1.1 ResNet_B详解 ...
全网最详细代码解读来了 编辑:好困 LRS 【新智元导读】今天给大家安利一个宝藏仓库miemiedetection ,该仓库集合了PPYOLO、PPYOLOv2、PPYOLOE三个算法pytorch实现三合一,其中的PPYOLOv2和PPYOLO算法刚刚支持了导出ncnn。 众所周知,PPYOLO和PPYOLOv2的导出部署非常困难,因为它们使用了可变形卷积、MatrixNMS等对部署不...