而如果将骨架网络从 ResNet50 更换为 ResNet101,PP-YOLOv2 的优势则更为显著:mAP 达到 50.3%,速度比同计算量的 YOLOv5x 高出了 15.9%。不仅如此,与 PP-YOLOv2 一同面世的,还有体积只有 1.3M 的 PP-YOLO Tiny,比 YOLO-Fastest 更轻、更快!这样超超超轻量的算法面世,更是很好的满足了产业里大...
YOLO系列的一大通病,是对不同尺幅的目标检测效果欠佳,因此,PP-YOLOv2第一个优化的尝试是设计一个可以为各种尺度图像构建高层语义特征图的检测颈(detection neck)。不同于PP-YOLO采用FPN来从下至上的构建特征金字塔,PP-YOLOv2采用了FPN的变形之一—PAN(Path Aggregation Network)来从上至下的聚合特征信息。而采用PAN...
YOLO 系列的一大通病,是对不同尺幅的目标检测效果欠佳,因此,PP-YOLOv2 第一个优化的尝试是设计一个可以为各种尺度图像构建高层语义特征图的检测颈(detection neck)。不同于 PP-YOLO 采用 FPN 来从下至上的构建特征金字塔,PP-YOLOv2 采用了 FPN 的变形之一—PAN(Path Aggregation Network)来从上至下的聚合特征信息。
编译完成后, 将上文得到的ppyolov2_r50vd_365e.param、ppyolov2_r50vd_365e.bin、...这些文件复制到ncnn_ppyolov2的build/examples/目录下,最后在ncnn_ppyolov2根目录下运行以下命令进行ppyolov2的预测: cd build/examples./test2_06_ppyolo_ncnn ../../my_tests/000000013659.jpg ppyolo_r18vd.param...
基于“所见即所得”的思想,PP-YOLOv2使用IoU Loss直接去优化模型的预测框与真实框的IoU。IoU Loss的表达式如下: Liou=1−iou2L_{iou}=1 - iou^2 Liou=1−iou2 IoU Loss的代码实现如下所示: iou = bbox_iou( pbox, gbox, giou=self.giou, diou=self.diou, ciou=self.ciou) if self.loss_...
通过以上一系列优化,我们就得到了 1.3M 超超超轻量的 PP-YOLO tiny 模型,而算法可以通过 Paddle Lite 直接部署在麒麟 990 等轻量化芯片上,预测效果也非常理想。 以上所有 PP-YOLOv2 和 PP-YOLO Tiny 的代码实现,均在 PaddleDetection 飞桨目标检测开发套件中开源提供:github.com/paddlepaddle/paddledetection ...
通过增量方式调整不同的改进措施,我们得到了本文的PP-YOLOv2,它达到了更好的性能(49.5%mAP)-效率(69FPS)均衡。超过了现有同参数量的检测器YOLOv4-CSP与YOLOv5. Revisit PP-YOLO 我们先对基线模型的实现进行简单说明。 Pre-Processing首先采用Mixup(服从 ...
1. 比YOLOv4、YOLOv5 更强的PP-YOLOv2 无需再纠结YOLOv3、YOLOv4、Scaled YOLOv4、YOLOv5到底选哪个了,选PPYOLOv2就对了!最高mAP 50.3%,最高FPS106.5FPS,超越YOLOv4甚至YOLOv5!又快又好,他不香么?论文:https://arxiv.org/abs/2104.10419 2. 1.3M 超超超轻量目标检测算法PP-YOLO Tiny ...
通过以上一系列优化,我们就得到了 1.3M 超超超轻量的 PP-YOLO tiny 模型,而算法可以通过 Paddle Lite 直接部署在麒麟 990 等轻量化芯片上,预测效果也非常理想。 以上所有 PP-YOLOv2 和 PPYOLO Tiny 的代码实现,均在 PaddleDetection 飞桨目标检测开发套件中开源提供:github.com/paddlepaddle/paddledetection ...
基于PP-YOLOv2的疲劳检测任务(详细清晰的保姆级教程) 项目背景 数据集简介 一、PP-YOLOv2 模型 简介 模型库 PP-YOLO模型库 二、环境准备 1.安装paddlex 2.数据加载与数据预处理 三、模型的选择和开发 定义图像处理流程transforms 定义数据集Dataset 配置GPU 模型建立 模型训练 模型预测 拓展 总结 个人简介 新版No...