我们对anchor-free策略在轻量型目标检测模型中的应用进行了探索;我们对骨干结构进行了增强并设计了一种轻量型Neck结构以提升模型的特征提取能力;我们对label assignment策略与损失函数进行了改进以促进更稳定、更高效的训练。通过上述优化,我们构建了一类实时目标检测器PP-PicoDet,它在移动端设备上取得了非常优异的性能。
1.2 PP-PicoDet PaddleDetection 中提出了全新的轻量级系列模型 PP-PicoDet,在移动端具有卓越的性能,成为全新的 SOTA 轻量级模型。PP-PicoDet 模型通过创新 SOTA 模块,例如 ESNet、CSP-PAN、SimOTA 等,不仅第一个实现了在 1M 参数量之内 mAP (0.5:0.95) 超越 30+ (输入 416 像素时),而且其性能优于同类算法...
PP-PicoDet：0.7M超超轻量SOTA目标检测模型 超乎想象的超小体积及超预期的性能，使PP-PicoDet成为边缘、低功耗硬件部署的极佳选择，而此次发布更是在原有基础上再次升级：更强性能：PP-PicoDet-S参数量仅有1.18M，却有32.5%mAP的精度，相较YOLOX-Nano高6.7%，推理速度提升了26%；相较NanoDet-Plus，mAP也高...
PicoDet-S仅需0.99M参数即可取得30.6%mAP,比YOLOX-Nano高4.8%同时推理延迟降低55%,比NanoDet指标高7.1%;当输入尺寸为320时,在移动端ARM CPU上可以达到123FPS处理速度,推理框架为PaddleLite时,推理速度可达150FPS。 PicoDet-M仅需2.15M参数即可取得34.3%mAP指标; PicoDet-L仅需3.3M参数即可取得40.9%mAP,比YOLOv...
目前PP-PicoDet支持 VOC 和COCO 两种格式,可根据需要选择。 3.基线 模型输入尺寸mAPval0.5:0.95mAPval0.5参数量(M)FLOPS(G)预测时延NCNN(ms)预测时延Lite(ms)下载配置文件 PicoDet-S 320*320 27.1 41.4 0.99 0.73 8.13 6.65 model | log config PicoDet-S 416*416 30.7 45.8 0.99 1.24 12.37 9.82 model...
百度提出新型移动端实时检测模型PP-PicoDet。本文对anchor-free策略在轻量型检测器中的应用进行了探索;对骨干结构进行了增强并设计了一种轻量Neck部件;同时对SimOTA策略与Loss进行了改进。通过上述改进,所提PP-PicoDet取得了超越其他实时检测模型的性能。
3 p. 基于概率生成模型的光学遥感图像的舰船目标识别方法.docx 76 p. 基于机器视觉的场景目标识别方法分析 77 p. 基于全极化雷达的目标识别方法分析 3 p. 基于改进CNN的HRRP目标识别方法.docx 71 p. 基于特征级融合的目标识别方法分析 3 p. 基于特征融合的舰船目标识别方法.docx 30 p. 【精品】运动...
pp-picodet模型转化为paddle-lite模型用于安卓部署时,出现这个错误Error: This model is not supported, because kernel for 'calib' is not supported by Paddle-Lite. ,怎么解决啊? 2021-11-01 17:26:46.023 263-263/? E/HWComposer: getPresentFence failed for invalid display -1 ...
求大佬救救 ,PP-PicoDet目标检测 paddle模型 openvino无法直接读取 先转成ONNX模型 再用Model Optimizer(MO) 转IR 时报错。 [ ERROR ] Exception occurred during running replacer "REPLACEMENT_ID" (): Original placeholders: 'scale_factor, image'. Freezing was requested for ''. --input_shape was prov...
而PP-PicoDet-L则在仅有3.3M参数量的情况下mAP达到40.9%,比YOLOv5s高3.7%,推理速度提升44%。PP-PicoDet也在不断优化中,请大家敬请期待。 (二)性能超越YOLOv4、YOLOv5的高精度检测算法PP-YOLOv2 作为产业级SOTA模型,PP-YOLOv2(R50)mAP达到了49.5%, FPS高达106.5FPS,超越了YOLOv4甚至YOLOv5,而如果使用Rest...