PPYOLOv2(R50)COCO test数据集mAP从45.9%达到了49.5%,相较v1提升了3.6个百分点,FP32 FPS高达68.9FPS,FP16 FPS高达106.5FPS,超越了YOLOv4甚至YOLOv5!而如果使用RestNet101作为骨架网络,PPYOLOv2(R101)的mAP更高达50.3%,并且比同等精度下的YOLOv5x快15.9%! 2.2数据集配置与数据增强 定义数据处理流程,其中训练和...
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...
超过了现有同参数量的检测器YOLOv4-CSP与YOLOv5。 2.本文的基线模型为YOLOv3的改进版PP-YOLO,它的骨干网络为ResNet50-vd。 3.与其他SOTA方案的性能、效率对比: PP-YOLOv2显著优于YOLOv4-CSP与YOLOv5; 在同等FPS下,PP-YOLOv2以2%mAP...
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...
(6) 作者提出的统一网络结合最先进的方法,在目标检测上达到了与 Scaled-YOLOv4-P7 相当的精度,推理...
1.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。 2.本文的基线模型为YOLOv3的改进版PP-YOLO,它的骨干网络为ResNet50-vd。 3.与其他SOTA方案的性能、效率对比: ...
PP-YOLOv2yolo模型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。 1模型架构 PP-YOLOE由以下方法组成: 可扩展的backbone和neck Task Alignment Learning Efficient Task-aligned head withDFL和VFL SiLU激活函数 ...
在速度方面,PP-YOLOv2在640x640输入尺寸下以68.9FPS的速度运行。具有TensorRT,FP16精度和Batch=1的Paddle推理引擎进一步提高了PP-YOLOv2的推理速度,达到了106.5 FPS。这样的性能超过了具有大致相同数量的参数(即YOLOv4-CSP,YOLOv5l)的现有目标检测器。此外,带有ResNet101的PP-YOLOv2在COCO2017测试开发上达到了50.3%...
而作者在ncnn中实现了可变形卷积DCNv2、CoordConcat、PPYOLO Decode MatrixNMS等自定义层,使得使用ncnn部署PPYOLO和PPYOLOv2成为了可能。其中的可变形卷积层也已经被合入ncnn官方仓库。 在ncnn中对图片预处理时,先将图片从BGR格式转成RGB格式,然后用cv2.INTER_CUBIC方式将图片插值成640x640的大小,再使用相同的均值...
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。 采用Mish 激活函数 PP-YOLOv2的mish 激活函数应用在了 detection neck 而不是骨架网络上。 更大的输入尺寸 增加输入尺寸直接带来了目标面积的扩大。这样,网络可以更容易捕捉到小尺幅目标的信息,得到更高的性能。然而...