GitHub is where people build software. More than 150 million people use GitHub to discover, fork, and contribute to over 420 million projects.
接下来,我们将介绍PP-YOLOE如何使用Paddle Inference进行部署。 3.1 导出模型 导出模型,即可使用FastDeploy进行快速推理 https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy !python tools/export_model.py -c configs/visdrone/ppyoloe_crn_l_alpha_largesize_80e_visdrone.yml -o weights=output/ppyoloe_crn_l_alpha_...
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# 拉取PaddleYOLO,默认是使用2.6 releasegit clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleYOLO.git# 切换到PaddleYOLO目录,安装相关依赖库cdPaddleYOLO pip install -r requirements.txt# install 5.2.1.模型推理¶ PP-YOLOE+是ppyoloe最新的模型,有一系列s/m/l/x模型, 获取权重(也可以从这里获取): ...
py --config configs/ppyoloe/voc/ppyoloe_plus_crn_s_30e_voc.yml 2. ReID模型训练 注意:ReID模型训练在paddle2.1测试报错,动态图和静态图模式的问题,目前只支持在paddle2.0上使用动态图模式训练。 # 打开文件目录 %cd /home/aistudio/work/FishTracking/deepsort/deep/paddlemodel /home/aistudio/work/Fish...
@m00nLi PP-YOLOE-s的学习率是按照8卡,每张卡batch_size是32设置的,你可以看ppyoloe的文档https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.4/configs/ppyoloe/README_cn.md ,按照学习率线性缩放准则,你如果设置为8卡,每张卡batch_size为8的话,你应该将学习率设置成 0.04 / (8 * 32) ...
后续更新:github.com/PaddlePaddle 一句话总结:PP-YOLOE是一种基于无锚框机制、高效任务对齐头和先进标签分配策略的高性能目标检测器,具有出色的速度和精度表现。 图1: PP-YOLOE 与其他最先进模型的比较。PP-YOLOE-l 在 COCO test-dev 数据集上达到了 51.4 mAP,并在 Tesla V100 GPU 上实现了 78.1 FPS。与...
问题确认 Search before asking 我已经查询历史issue,没有报过同样bug。I have searched the issues and found no similar bug report. bug描述 Describe the Bug 训练ppyoloe,数据集原始尺寸是1280x720。 如果在配置文件里,设置模型(Train、Eval、Test)输入尺寸是640x
个人复现代码:https://github.com/Nioolek/PPYOLOE_pytorch 2 算法核心创新点概述 PPYOLOE算是TOOD+PP-YOLOv2。 目前PPYOLOE其实不是特别火,个人觉得主要是以下原因: ①源码基于Paddle,生态不如Pytorch和mmdet等框架。 ②公众号等媒体推广比较少。 ③大佬推广较少。 作者进行了如下改进: - 基于PP-YOLOv2,改成...
接下来,我们将介绍PP-YOLOE如何使用Paddle Inference进行部署。 3.1 导出模型 导出模型,即可使用FastDeploy进行快速推理 https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy In [14] !python tools/export_model.py -c configs/visdrone/ppyoloe_crn_l_alpha_largesize_80e_visdrone.yml -o weights=output/ppyoloe_crn...