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了广泛的研究,并开发了大量
问题描述 已固定模型输入 更多信息 : paddle2onnx 1.3.1 paddlepaddle 2.6.2 报错截图 其他信息 静态图模型及onnx模型 通过百度网盘分享的文件:ppyoloe_crn_l_80e_sliced_smoke_640_... 链接:https://pan.baidu.com/s/1_JUhtH_oUPZEwJv1DOlFng 提取码:f9wzActivity...
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...
onnx模型已成功转出,但推理结果与在线模型不一致。具体表现为,在固定输入数据的前提下,onnx模型的推理结果shape分别为(35,6),(35),而在线推理结果shape分别为(228,6),(228) 更多信息 : paddle2onnx 1.13 paddle 3.0 linux 报错截图 其他信息Activity WindLWQchanged the title PP-YOLOE-SOD模型转ONNX无法生成...
基于PP-YOLOE-SOD的无人机航拍图像检测案例全流程实操1. 背景介绍 PaddleDetection团队提供了针对VisDrone-DET、DOTA水平框、Xview等小目标场景数据集的基于PP-YOLOE的检测模型2. 方案介绍 2.1 数据介绍 VisDrone-DET是一个无人机航拍场景的小目标数据集,整理后的COCO格式VisDrone-DET数据集下载链接,切图后的COCO...
基于PP-YOLOE-SOD的无人机航拍图像检测 下载链接 💫PP-PicoDet 超轻量实时目标检测模型 简介(点击展开) 全新的轻量级系列模型PP-PicoDet,在移动端具有卓越的性能,成为全新SOTA轻量级模型。 传送门:PP-PicoDet说明。 传送门:arXiv论文。 预训练模型(点击展开) 模型名称COCO精度(mAP)骁龙865 四线程速度(FPS)...