算法思路 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...
PPYOLOE 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避免了使用诸如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。 根据PaddleDete...
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避免了使用诸如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。更多细节可以参考我们的re...
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。更多细节可以参考我们的repor...
YOLO系列对比 消融实验 起作用的方案对比 YOLOX YOLOv6 PP-YOLOv1 PP-YOLOv2 PP-YOLOE 项目链接 YOLOV5以来,YOLO系列的许多有影响力的实现方案都来自于国内大厂:YOLOV6-美团,YOLOX-旷视,PPYOLOE-百度。本文将对比这几个框架,找出其中的关键涨点的技术方案。
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...
【GiantPandaCV导语】 这是2022年第一个关于YOLO的改版,该版本由百度提出,称之为YOLOE,是目前各项指标sota的工业目检测器,性能sota且部署相对友好。 1、设计机制 该检测器的设计机制包括: Anchor free无锚盒机制 可扩展的backbone和neck,由CSPRepResStage(CSPNet+RMNet)构成 ...
class PPYOLOE { - conv1: Conv2D - conv2: Conv2D - flatten: Flatten - fc1: Dense - fc2: Dense + call(inputs): Tensor } PPYOLOE --> layers.Conv2D PPYOLOE --> layers.Flatten PPYOLOE --> layers.Dense 希望这篇文章对你理解和实现PPYOLOE有所帮助。如果你还有其他问题,可以随时询问我...
默认是output_inference# -o 或者 --opt设置配置选项,这里设置了weights使用前面手动下载的权重等等python tools/export_model.py -c configs/ppyoloe/ppyoloe_plus_crn_s_80e_coco.yml\-oweights=ppyoloe_plus_crn_s_80e_coco.pdparams\exclude_nms=Trueexclude_post_process=True\--output_dir inference_...
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。