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-
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...
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...
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2203.16250.pdf代码已开源:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/ppyoloe 2、介绍 目前YOLOX以50.1达到了速度和精度的最佳平衡,V100上测试可达68FPS,是当前YOLO系列网络的集大成者,YOLOX引入了先进的动态标签分配方法,在精度方面显著优于YOLOv5,受到...
pp-yoloe基于先进架构设计具备强大检测能力。对排水管网中的破裂缺陷pp-yoloe能精准识别。渗漏是排水管网常见缺陷pp-yoloe可有效发现。利用pp-yoloe能快速定位管网中的堵塞位置。检测时pp-yoloe可适应排水管网复杂环境。不同管径的排水管网pp-yoloe都能实施检测。pp-yoloe能在低光照条件下实现排水管网检测。排水管网...
FCOS和YOLOX是两种代表性的anchor-free方法。FCOS通过密集预测，回归目标物体的长宽和类别信息，而YOLOX则是旷视科技基于YOLOv3的改进，其位置预测参数是中心点偏移和高宽预测。PP-YOLOE作为PP-YOLOv2的进化，同样采用anchor-free，其Head层输出左、右、上、下四个参数，用于计算最终的预测框。以PPYOLOE...
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),前者在DOTA1.0...
PPYOLOE：作为PPYOLOv2的进化版本，同样采用anchorfree方法。其Head层输出左、右、上、下四个参数，用于计算最终的预测框。PPYOLOE的预测过程：Head层输出：包括类别预测和位置预测。类别预测：通过通道注意力和Sigmoid操作得出。位置预测：经过通道调整、reshape、sigmoid和Conv运算后得到。后处理：通过post_...
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。