在以YOLOv5为基准对PP-YOLO进行基准测试时,YOLOv5似乎仍在V100上具有最快的推理精度(AP与FPS),但是,YOLOv5论文仍然有待发布,此外研究表明,在YOLOv5 Ultralytics存储库上训练YOLOv4体系结构的性能要优于YOLOv5,并且以可移植的方式,使用YOLOv5进行训练的YOLOv4的性能将优于此处发布的PP-YOLO结果。这些结果仍有待正...
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。
code:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection 摘要: 在PP-YOLO的基础上再进行了改进,提高精度的同时几乎保持推断时间不变。作者分析了一系列改进,并通过增量消融实验来实证评估它们对最终模型性能的影响。最后PP-YOLOv2取得了更佳的性能(49.5%mAP)-速度(69FPS)均衡,并优于YOLOv4与YOLOv5。 PP-YOLO阅读笔...
在PP-YOLOE中,将回归看作是一个分布预测任务。 详细解释可以查看:https://zhuanlan.zhihu.com/p/147691786下面的代码摘自ppyoloe_head.py中。首先看下self.proj_conv的初始化过程,默认时候self.reg_max取16,所以self.proj_conv的权重初始化为[0., 1., 2., 3., ..., 16.],大小为1*1,且禁止参与反向...
传统图像算法使用hand-made feature,常用方法有SIFT、HOG、图像金字塔等。对于小目标的检测,传统图像算法有人工复杂度高,模型泛化性差等缺点,因此逐渐被深度学习模型取代。 深度学习: 小目标检测在深度学习卷积神经网络模型中一直是一个难题。早期的目标检测框架(R-CNN、YOLO系列)对于小目标检测的效果都不甚良好。近两...
PP-YOLOE:高精度SOTA目标检测模型 PP-YOLOE根据不同应用场景设计了s/m/l/x,4个尺寸的模型来支持不同算力水平的硬件,无论是哪个尺寸,精度-速度都超越当前所有同等计算量下的YOLO模型! ✦性能卓越:具体来说,PP-YOLOE-l在COCO test-dev上以精度51.4%,TRT FP16推理速度149.2FPS的优异数据,相较YOLOX,精度提升...
本项目旨在使用高复杂度的ppyoloe模型对LEVIR遥感数据集进行检测,评价其性能指标,对验证集进行检测,并将模型导出和部署。 2.数据集介绍 LEVIR数据集是由21952张800*600像素的遥感图像组成,未划定训练集和验证集,涵盖了城市、码头、水域、乡村等多种地理环境。数据集包括飞机(plane),轮船(ship),油桶(oilpot)三种...
左边则是ncnn相同的模型ppyolov2_r50vd_365e的结果,ncnn的运算结果与pytorch有细微差别,影响不大。 pytorch直接转ncnn 读了一部分ncnn的源码,确保对 *.bin 和 *.param 文件充分了解之后,封装了1个工具ncnn_utils,源码位于miemiedetection的mmdet/models/ncnn_utils.py,它支持写一次前向传播就能导出ncnn使用的 ...
mmdet.exp.ppyolo.ppyolo_method_base.PPYOLO_Method_Exp是实现具体算法所有抽象方法的类,继承了COCOBaseExp,它实现了所有抽象方法。 exp.ppyolo.ppyolo_r50vd_2x.Exp是PPYOLO算法的Resnet50Vd模型的最终配置类,继承了PPYOLO_Method_Exp; PPYOLOE的配置文件也是类似这样的结构。 预测 首先,如果输入的数据为一张...
针对上述不足,本文基于改进的PP-YOLO算法[15]对复杂自然环境下的脐橙图像进行检测,通过K-means算法使anchor尺寸适宜脐橙果实,实验结果表明,本文提出的改进算法提升了检测速度和精度。 1 脐橙图像数据预处理 1.1 数据采集 如要建立一个鲁...