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...
PPYOLO Tiny 采用了移动端高性价比骨干网络 MobileNetV3。 2、更适用移动端的检测头(head): 除了骨干网络,PP-YOLO Tiny 的检测头(head)部分采用了更适用于移动端的深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution),相比常规的卷积操作,有更少的参数量和运算成本, 更适用于移动端的内存空间和算力。 3、去除对模型...
PP-YOLO Tiny 采用了移动端高性价比骨干网络 MobileNetV3。 2、更适用移动端的检测头(head): 除了骨干网络,PP-YOLO Tiny 的检测头(head)部分采用了更适用于移动端的深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution),相比常规的卷积操作,有更少的参数量和运算成本, 更适用于移动端的内存空间和算力。 3、去除对模...
PP-YOLO Tiny沿用了PP-YOLO系列模型的spp,iou loss, drop block, mixup, sync bn等优化方法,并进一步采用了近10种针对移动端的优化策略,包括采用了移动端高性价比骨干网络 MobileNetV3,更适用移动端的深度可分离卷积检测头等。PP-YOLO Tiny模型大小仅为4.3M,经过int8量化后体积可压缩至1.3M。 1. 安装PaddleX ...
分享一个利用PaddleX2.0,实现数据集划分、模型训练、模型导出、模型预测的目标检测全流程,使用PP-YOLO Tiny为例子,使用较少的代码快速训练出BaseLine模型,让我们来试一下吧~ - 飞桨AI Studio
main.exe --model_dir=./model/ppyolov2_r50vd_dcn_365e_coco --image_file=cars.jpg 上面以ppyolov2_r50vd_dcn_365e_coco模型为例,演示了模型转换和测试,如果使用PPYOLO tiny,方法和步骤一致,大家可以自行尝试! 结尾语 【1】 PPYolo v2准确率与速度与官方介绍类似,有兴趣的同学可以训练自己的数据集做测...
本项目以手工标注的HeLa 细胞数据集(http://celltrackingchallenge.net/2d-datasets)为例,使用PaddleX实现PP-YOLO Tiny目标检测器的训练,然后利用DLib中内置的DSST单目标跟踪算法通过检测框和观测框的交并比级联匹配实现多目标跟踪。 说明:项目的产出已在版本中保存(work/),所以已经注释代码无需运行,检测器的训练部分...
main.exe --model_dir=./model/ppyolov2_r50vd_dcn_365e_coco --image_file=cars.jpg 上面以ppyolov2_r50vd_dcn_365e_coco模型为例,演示了模型转换和测试,如果使用PPYOLO tiny,方法和步骤一致,大家可以自行尝试! 结尾语 【1】 PPYolo v2准确率与速度与官方介绍类似,有兴趣的同学可以训练自己的数据集做测...
骨干网络可以说是一个模型的核心组成部分,对网络的性能、体积影响巨大。PPYOLO Tiny采用了移动端高性价比骨干网络MobileNetV3。 2、更适用移动端的检测头(head): 除了骨干网络,PP-YOLO Tiny的检测头(head)部分采用了更适用于移动端的深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution),相比常规的卷积操作,有更少的参数...
4个Head的YOLOX-Tiny的AP50平均精度（mAP）和AP50平均精度远远优于3个Head的结构。虽然4个Head的结构...