通过多尺度训练和测试,PP-YOLOE-R-l和PP-YOLOE-0-x进一步将检测精度分别提高到80.02和80.73 mAP。在保持高精度的同时,PP-YOLOE-R-l可以在1024×1024分辨率下以TensorRT和FP16精度实现48.3 FPS的速度,此外,PP-YOLOE-R-s和PP-YOLOE-R-m也具有优异的性能,适用于计算能力相对较低的边缘设备,代码可以在PaddleD...
论文链接:arxiv.org/abs/2203.1625 代码地址:github.com/PaddlePaddle 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...
本人的复现,本人实测目前已经能够达到PPYOLOE论文中的精度: 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...
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...
上图给出了PP-YOLOE_R架构示意图,与PP-YOLOE整体架构类似,可以理解为:PP-YOLOE-R是PP-YOLOE针对旋转目标检测任务进行的适配与升级。 Baseline在基线模型方面,首先将FCOSR一文的FCOSR Assigner与ProbIoU损失引入到PP-YOLOE中作为全文的基线模型。骨干部分与Neck部分采用了PP-YOLOE的配置,未作调整;在检测头方面,...
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。 更多的信息参考下论文和这里。 本章将简单介绍下如何在鲁班猫RK系列板卡上部署PP-YOLOE模型。
【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 ...
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...
PP-YOLOE官方代码地址:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection PP-YOLOE论文地址:https://arxiv.org/pdf/2203.16250.pdf 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。
较YOLOv7 精度提升1.9%,54.7mAP 的 PP-YOLOE+ 强势登场! 通用检测算法在工业质检、遥感图像场景下会表现出误报、低召回等现象。核心问题在于目标小、密集排布且存在旋转角度。为此,飞桨团队基于 PP-YOLOE+ 推出了旋转框检测算法PP-YOLOE-R(Rotate)以及小目标检测方案PP-YOLOE-SOD(Small Object Detection),...