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...
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...
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。
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...
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...
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...
我们使用PP-YOLOE+进行训练,PP-YOLOE是一款高精度推理速度快的检测模型,包含骨干网络CSPRepResNet,特征融合CSPPAN,轻量级ETHead,改进的动态匹配算法TAL等模块,并且根据不同的应用场景设计了一系列模型,即s/m/l/x。 部署方便,PP-YOLOE可以导出onnx,使用paddle inference, tensorrt等部署推理,并且提供丰富的部署Demo...
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...
deep-learningpytorchyoloobject-detectionyolov5yoloxyolov6yolov7ppyoloerotated-object-detectionyolov8rtmdet UpdatedJul 14, 2024 Python marcoslucianops/DeepStream-Yolo Star1.6k Code Issues Pull requests NVIDIA DeepStream SDK 7.1 / 7.0 / 6.4 / 6.3 / 6.2 / 6.1.1 / 6.1 / 6.0.1 / 6.0 / 5.1 ...