■ PP-YOLOE-SOD:小目标检测模型 PP-YOLOE-SOD(Small Object Detection)针对小目标检测提出了两种检测方案,分别是基于切图拼图流程优化的小目标检测方案以及基于原图模型算法优化的小目标检测方案。 同时提供了数据集自动分析脚本,只需输入数据集标注文件,便可得到数据集统计结果,辅助判断数据集是否是小目标数据集以...
PPYOLOE:基于PP-YOLOE-SOD实现遥感场景下的小目标检测 一、项目背景 目标检测一直是遥感图像和计算机视觉领域的一个长期问题。它通常被定义为识别输入图像中目标对象的位置以及识别对象类别。自动目标检测已广泛应用于许多实际应用中,如危险检测、环境监测、变化检测、城市规划等。 在过去的几十年里,人们对目标检测进行...
PP-YOLOE-SOD:小目标检测模型 PP-YOLOE-SOD(Small Object Detection)针对小目标检测提出了两种检测方案,分别是基于切图拼图流程优化的小目标检测方案以及基于原图模型算法优化的小目标检测方案。 同时提供了数据集自动分析脚本,只需输入数据集标注文件,便可得到数据集统计结果,辅助判断数据集是否是小目标数据集以及是否...
PP-YOLOE-SOD:小目标检测模型 PP-YOLOE-SOD(Small Object Detection)针对小目标检测提出了两种检测方案,分别是基于切图拼图流程优化的小目标检测方案以及基于原图模型算法优化的小目标检测方案。 同时提供了数据集自动分析脚本,只需输入数据集标注文件,便可得到数据集统计结果,辅助判断数据集是否是小目标数据集以及是否...
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 数据集上精度达到 80.73 mAP,后者在 VisDrone-DET 数据集上单模型精度达到 38.5mAP,均达到了 SOTA 性能! 接下来,...
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 数据集上精度达到 80.73 mAP,后者在 VisDrone-DET 数据集上单模型精度达到 38.5mAP,均达到了 SOTA 性能!
PP-YOLOE-SOD(Small Object Detection)针对小目标检测提出了两种检测方案,分别是基于切图拼图流程优化的小目标检测方案以及基于原图模型算法优化的小目标检测方案。同时提供了数据集自动分析脚本,只需输入数据集标注文件,便可得到数据集统计结果,辅助判断数据集是否是小目标数据集以及是否需要采用切图策略,同时给出网络超...
基于paddledetection的喷粉缺陷的实时检测。 1.2模型简介 PP-YOLOE+是PP-YOLOE的升级版本,从大规模的obj365目标检测预训练模型入手,在大幅提升收敛速度的同时,提升了模型在COCO数据集上的速度。同时,PP-YOLOE+大幅提升了包括数据预处理在内的端到端的预测速度。关于PP-YOLOE+的更多细节可以参考我们的官方文档。 1.3...
PP-YOLOE-SOD在模型设计上，与基础的PP-YOLOE相比，提升了在小目标检测（APsmall）上的性能。以COCO模型为例，训练和评估使用原图，输入尺度为640x640，通过8卡训练得到显著提升。数据预处理上，NWPU VHR-10数据集是一个重要的资源，包含800个高分辨率卫星图像，共标注了3775个对象实例，展示了模型训练...
小目标检测的数据集少 针对上述问题,飞桨团队基于PP-YOLOE+通用检测模型,从流程和算法上进行了改进,提出了一套小目标专属检测器PP-YOLOE-SOD(Small Object Detection)。 方案解析 PP-YOLOE-SOD针对小目标检测提出了两种检测方案,分别是基于切图拼图流程优化的小目标检测方案以及基于原图模型算法优化的小目标检测方案...