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...
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
mAP 50.3%,106.5FPS 的 PP-YOLOv2,1.3M超轻量PP-YOLO 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,超越 YOLOv5...
PP-YOLO是PaddleDetection优化和改进的YOLOv3的模型,其精度(COCO数据集mAP)和推理速度均优于YOLOv4模型,PP-YOLO在COCO test-dev2017数据集上精度达到45.9%,在单卡V100上FP32推理速度为72.9 FPS, V100上开启TensorRT下FP16推理速度为155.6 FPS。其中还包含了PP-YOLO tiny模型,此模型后量化压缩模型,将模型体积压缩到...
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...
Paddle Lite 问答部署 1456 3 q q1931740673 发布于2021-12 #环境paddlelite==2.10rc0paddlepaddle-gpu==2.2.1.post101通过opt生成nb文件!paddle_lite_opt --model_dir=output_inference/ppyolo_tiny_650e_coco --optimize_out=model --optimize_out_type=naive_buffer替换yolo-detection-demo里面的模型为自己...
2. 1.3M 超超超轻量目标检测算法PP-YOLO Tiny 需要在AIoT边缘轻量化芯片部署?1.3M够不够小?!比YOLO-Fastest、 NanoDet更强的PPYOLO-Tiny,AI走向产业无需再等,赶紧用起来! 3. 全面领先同类框架的RCNN系列算法 什么?还在用mmdetection和Detectron2?你Out了!RCNN系列模型(Faster RCNN, Mask RCNN, Cascade R...
PPYOLO Tiny:1.3M超超超轻量目标检测算法 在当前移动互联网、物联网、车联网等行业迅猛发展的背景下,边缘设备上直接部署目标检测的需求越来越旺盛。生产线上往往需要在极低硬件成本的硬件例如树莓派、FPGA、K210等芯片上部署目标检测算法。而我们常用的手机App,也很难直接在终端采用超过6M的深度学习算法。
本项目使用PP-YOLO Tiny,GPU环境大概两个小时就能完成训练,cpu环境需要18小时以上 AIStudio使用VisualDL查看训练过程中的指标变化 点击左边菜单图标的『可视化』; 设置logdir,logdir的路径为训练代码中save_dir指定的目录下的vdl_log目录,例如output/ppyolotiny/vdl_log 模型选择最优模型 点击下方『启动VisualDL服务按钮』...