PP-YOLOE:高精度SOTA目标检测模型 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...
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...
PP-YOLOE是百度基于其之前的PP-YOLOv2所改进的卓越的单阶段Anchor-free模型,超越了多种流行的YOLO模型。PP-YOLOE,有更高的检测精度且部署友好。 PP-YOLOE基于anchor-free的架构,使用强大的backbone和neck,引入了CSPRepResStage,ET-head 和动态标签分配算法TAL。针对不同应用场景,提供了不同大小的模型。即s/m/l...
inference_model/ppyoloe_crn_m_100e_hazedet output_dir: output random_pad: False reid_batch_size: 50 reid_model_dir: None run_benchmark: False run_mode: paddle save_images: False save_mot_txt_per_img: False save_mot_txts: False scaled: False threshold: 0.5 tracker_config: None trt_...
首先PP-YOLOE-l 在COCO数据集上达到了51.4mAP。相比较PP-YOLOv2提升1.9AP和13.35%的速度,相比较YOLOX提升1.3AP和24.96%的速度。 而PP-YOLOE中主要的改进点是:anchor-free,powerful backbone and neck,TAL动态label assign,ET-head。 改进点逐个介绍 Anchor free 作者使用PP-YOLOv2(49.1%mAP)作为baseline。作者...
升级一:强大的 Objects365 预训练模型、升级版 backbone 等改动大幅提升 PP-YOLOE 系列模型的精度; 升级二:优化预处理,提升模型端到端推理速度,更贴近用户使用的真实场景; 升级三:完善多种环境下的推理部署能力。 ■ 精度 首先,我们使用 Objects365 大规模数据集对模型进行了预训练。Objects365数据集含有的数据量...
■ PP-YOLOE-R:旋转框检测模型 PP-YOLOE-R(Rotate)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...
使用PPYOLOE,结合SAHI切图和拼图工具,完成齿轮瑕疵检测任务,并通过Paddle Inference进行部署。 - 飞桨AI Studio
于是便研究了一下YOLOv6、PP-YOLOE,其实对于目标检测出来网络结构,我最感冒的可能还是Label Assignment,一开始我知道MT-YOLOv6的Label Assignment选择的是和YOLOX一样的SimOTA,PP-YOLOE选择的却是TOOD,但是YOLOv6再开源时也选择了TOOD,翻了翻其他的检测器发现以速度著称PicoDet也不约而同的选择了TOOD,于是便有了...
1、LabVIEW调用PP-YOLOE实现目标检测pp-yolox_main.vi 本例中使用LabvVIEW ONNX工具包中的Create_Session.vi载入onnx模型,可选择使用cpu,cuda进行推理加速。 (1)查看模型 我们可以使用netron 查看ppyoloe_crn_s_300e_coco.onnx的网络结构,浏览器中输入链接:https://netron.app/,点击Open Model,打开相应的网...