在DOTA 1.0数据集上,PP-YOLOE-R-l和PP-YOLOE-R-x在单尺度训练和测试的情况下分别达到了78.14mAP和78.28 mAP,这在单尺度评估下超越了几乎所有的旋转框检测模型。 通过多尺度训练和测试,PP-YOLOE-R-l和PP-YOLOE-R-x的检测精度进一步提升至80.02mAP和80.73 mAP,超越了所有的Anchor-free方法并且和最先进的Anch...
python -m paddle.distributed.launch --gpus 0,1,2,3 tools/train.py -c configs/ppyoloe/ppyoloe_plus_crn_l_80e_coco.yml --eval --amp LAUNCH INFO 2023-05-17 10:07:58,736 --- Configuration --- LAUNCH INFO 2023-05-17 10:07:58,737 devices: 0,1,2,3 LAUNCH INFO 2023-05-17 1...
409s OK 出现以上输出说明PaddleDetection安装成功。 三、配置 PaddleDetection配置文件的结构如上图所示,修改这些配置文件的内容,就可以调整模型的行为。由于时间和训练水平有限,这里就选择较简单的s模型,其主配置文件名为ppyoloe_plus_crn_s_80e_coco.yml。 那么相应地,我们可能需要修改的配置文件(路径相对于...
在PP-YOLOv2的基础上提出YOLOE,该检测器避免使用deformable convolution和matrix nms等运算操作,能在各种硬件上得到很好的支持。 YOLOE在速度和准确性权衡方面优于YOLOv5和YOLOX。在640 × 640的分辨率下,YOLOE-l 达到 51.4 mAP,78.1 FPS: 以1.9% AP高于 PP-YOLOv2, 以1.0% AP高于YOLOX-l(截止2月31日YOLO...
该项目着眼于基于视觉深度学习的自动驾驶场景,旨在对车载摄像头采集的视频数据进行道路场景解析,为自动驾驶提供一种解决思路。利用YOLO系列模型PP_YOLOE+完成车辆检测实现一种高效高精度的道路场景解析方式,从而实现真正意义上的自动驾驶,减少交通事故的发生,保障车主的人身安全。
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...
PP-YOLOE-R是一个高效的单阶段Anchor-free旋转框检测模型,基于PP-YOLOE+引入了一系列改进策略来提升检测精度。根据不同的硬件对精度和速度的要求,PP-YOLOE-R包含s/m/l/x四个尺寸的模型。 在DOTA 1.0数据集上,PP-YOLOE-R-l和PP-YOLOE-R-x在单尺度训练和测试的情况下分别达到了78.14mAP和78.28 mAP,这在...
PP-YOLOE 根据不同应用场景设计了 s/m/l/x,4个尺寸的模型来支持不同算力水平的硬件,无论是哪个尺寸,精度-速度都超越当前所有同等计算量下的 YOLO 模型! ■性能卓越: 具体来说,PP-YOLOE-l 在 COCO test-dev 上以精度51.4%,TRT FP16推理速度 149.2FPS 的优异数据,相较 YOLOX,精度提升1.3%,加速25%;相...
PP-YOLOE是基于PP-YOLOv2的卓越的单阶段Anchor-free模型,超越了多种流行的yolo模型。PP-YOLOE有一系列的模型,即s/m/l/x,可以通过width multiplier和depth multiplier配置。PP-YOLOE避免使用诸如deformable convolution或者matrix nms之类的特殊算子,以使其能轻松地部署在多种多样的硬件上。
model_name=yolov7 job_name=yolov7_tiny_300e_coco 导出onnx,首先安装Paddle2ONNX,pip install paddle2onnx; 统计FLOPs(G)和Params(M),首先安装PaddleSlim,pip install paddleslim,然后设置runtime.yml里print_flops: True和print_params: True,并且注意确保是单尺度下如640x640,打印的是MACs,FLOPs=2*MACs...