YOLOX模型训练输入、预测结果是xywh格式,而PPYOLOE是xyxy格式,那为了兼容YOLOX的后处理方式,在模型训练时先将xywh转换成xyxy提供给模型输入,模型推理后再次将格式转换,流程比较臃肿,可以优化。 BN层 我将Paddle模型转换成了Pytorch后,发现在Pytorch上的eval的mAP结果仅为39%。经过debug后发现,YOLOX中使用的BN层将eps...
和原版实现一样,咩酱使用了同样的学习率、同样的学习率衰减策略warm_piecewisedecay(PPYOLO和PPYOLOv2使用)和warm_cosinedecay(PPYOLOE使用)、同样的指数滑动平均EMA、同样的数据预处理方式、同样的参数L2权重衰减、同样的损失、同样的梯度、同样的预训练模型,迁移学习得到了同样的精度。实验做得足,测试做得多,保证大...
51CTO博客已为您找到关于PPYOLOE的pytorch实现的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及PPYOLOE的pytorch实现问答内容。更多PPYOLOE的pytorch实现相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
python tools/convert_weights.py -f exps/ppyoloe/ppyoloe_crn_l_300e_coco.py -c CSPResNetb_l_pretrained.pdparams -oc CSPResNetb_l_pretrained.pth -nc 80 --only_backbone True 参数解释: -f表示的是使用的配置文件; -c...
miemiedetection是咩酱基于YOLOX进行二次开发的个人检测库(使用的深度学习框架为pytorch),实现了可变形卷积DCNv2、Matrix NMS等高难度算子,支持单机单卡、单机多卡、多机多卡训练模式(多卡训练模式建议使用Linux系统),支持Windows、Linux系统,以咩酱的名字命名。miemiedetection是一个不需要安装的检测库用户可以直接更改其...
https://github.com/Nioolek/PPYOLOE_pytorchgithub.com/Nioolek/PPYOLOE_pytorch 整体介绍 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...
5.1.PP-YOLOE环境安装¶ 这里测试,使用使用conda创建一个名为PaddleYOLO的虚拟环境,然后安装Paddle # 使用conda创建一个名为PaddleYOLO的环境,并指定python版本conda create -n pytorchpython=3.8# 安装Paddle,PaddleYOLO代码库推荐使用paddlepaddle-2.4.2以上的版本# 教程测试使用conda 安装gpu版paddlepaddle 2.5conda...
miemiedetection是[咩酱](https://github.com/miemie2013)基于[YOLOX](https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX)进行二次开发的个人检测库(使用的深度学习框架为pytorch),实现了可变形卷积DCNv2、Matrix NMS等高难度算子,支持单机单卡、单机多卡、多机多卡训练模式(多卡训练模式建议使用Linux系统),支持Windows...
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-速度的平衡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149FPS的优异数据,相较YOLOX,精度...
左边则是ncnn相同的模型ppyolov2_r50vd_365e的结果,ncnn的运算结果与pytorch有细微差别,影响不大。 pytorch直接转ncnn 读了一部分ncnn的源码,确保对 *.bin 和 *.param 文件充分了解之后,封装了1个工具ncnn_utils,源码位于miemiedetection的mmdet/models/ncnn_utils.py,它支持写一次前向传播就能导出ncnn使用的...