在本次实战案例中,原本的计划是做一个PP-YOLO的完整复现,但是时间和精力,最重要的是能力不足,导致最终没有实现。只搞出来了这个低配版的,在backbone中使用了大量的可变形卷积(DCN)。在理论部分,将PP-YOLO使用的技巧都进行了介绍,其用法可以翻一翻我之前的一些项目。emmmmm,另外,检测效果图在后面,大家可...
【简介】 PP-Yoloe是基于PP-Yolov2的高精度推理速度快的单阶段Anchor-free检测模型,超越了多种流行的Yolo模型。 包含骨干网络: CSPRepResNet、特征融合 CSPPAN、轻量级 ET-Head 和改进的动态匹配算法 TAL(Task Alignment Learning)等模块。根据不同的应用场景设计了一系列模型,即 s/m/l/x。 PP-Yoloe中主要的...
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...
配置文件fish_detection.yml中，包含了训练所需参数，如base_lr, schedulers, PPYOLOEHead配置等。训练指令为：python train.py --config /home/aistudio/work/FishTracking/configs/ppyoloe/voc/ppyoloe_plus_crn_s_30e_voc.yml 对于ReID模型的训练，使用指令：python train_embedding_model.py --...
configs/ppyoloe/: 存放模型的配置文件,这些文件定义了模型的架构、训练参数、数据路径等。 ppdet/modeling/architectures/ppyoloe.py: 实现PP-YOLOE模型架构的主要代码文件。 ppdet/data/transform/: 存放数据预处理和后处理的代码。 tools/train.py 和tools/eval.py: 分别是训练和评估模型的入口脚本。 5. PP-...
PPYOLOv2使用了iou_aware,每个特征图通道数是3 * (1+4+1+80),即每个bbox多出1个ioup属性。共有258个通道,但是前3个通道才是每个bbox的ioup,后255个通道和YOLOv3的排列一样。通过阅读IouAwareLoss的代码,ioup使用F.binary_cross_entropy_with_logits()训练,解码时需要用sigmoid()激活,使用当前预测框和它...
代码地址:https://github. com/alibaba/EasyCV 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 最新阿里巴巴研究员,基于自研平台,对YoloX检测框架进行了改进,并且效率更快,超越了Yolov6和PP-YoloE等网络。 01 概述 EasyCV是阿里巴巴开源的基于Pytorch,以自监督学习和Transformer技术为核心的 all-in-one 视觉算法建模工具。EasyCV...
github地址:https://github.com/Duankaiwen/CenterNet 论文:https://arxiv.org/abs/1904.08189 1、在github上下载,配置好环境。 2、准备数据 把自己的数据转化为coco的格式,网上有很多工具可以下载使用。我的数据是yolo格式的,需要的话可以提供我的yolo to coco的代码。 数据分成train和val。 图片...用...
PPYOLOv2使用了iou_aware,每个特征图通道数是3 * (1+4+1+80),即每个bbox多出1个ioup属性。共有258个通道,但是前3个通道才是每个bbox的ioup,后255个通道和YOLOv3的排列一样。 通过阅读IouAwareLoss的代码,ioup使用F.binary_cross_entropy_with_logits()训练,解码时需要用sigmoid()激活,使用当前预测框和...
其中,右边是miemiedetection的输出,为ppyolov2_r50vd_365e.pth这个模型预测的结果。在miemiedetection根目录下输入以下内容即可得到。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 python tools/demo.py image-f exps/ppyolo/ppyolov2_r50vd_365e.py-c ppyolov2_r50vd_365e.pth--path assets/000000013...