mAP 50.3%，106.5FPS 的 PP-YOLOv2，1.3M超轻量PPYOLO Tiny, 让目标检测界再起风波。单阶段目标检测界的扛把子 --YOLO，以其 「又快又好的效果」 在学术及产业界全面风靡。自 20 年下半年 YOLOv4、YOLOv5、PP-YOLO、YOLO-Fastest 和 YOLOv4 Tiny 等等轮番轰炸、掀起 「YOLO 狂潮」 后，时隔半年，超...
PPYOLO Tiny 采用了移动端高性价比骨干网络 MobileNetV3。 2、更适用移动端的检测头(head): 除了骨干网络,PP-YOLO Tiny 的检测头(head)部分采用了更适用于移动端的深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution),相比常规的卷积操作,有更少的参数量和运算成本, 更适用于移动端的内存空间和算力。 3、去除对模型...
PP-YOLO Tiny 采用了移动端高性价比骨干网络 MobileNetV3。 2、更适用移动端的检测头(head): 除了骨干网络,PP-YOLO Tiny 的检测头(head)部分采用了更适用于移动端的深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution),相比常规的卷积操作,有更少的参数量和运算成本, 更适用于移动端的内存空间和算力。 3、去除对模...
本项目以手工标注的HeLa 细胞数据集(http://celltrackingchallenge.net/2d-datasets)为例,使用PaddleX实现PP-YOLO Tiny目标检测器的训练,然后利用DLib中内置的DSST单目标跟踪算法通过检测框和观测框的交并比级联匹配实现多目标跟踪。 说明:项目的产出已在版本中保存(work/),所以已经注释代码无需运行,检测器的训练部分...
WORK文件夹下有rmcvdata文件夹和PaddleDetection文件夹,我会放到开源数据集下供大家下载,开源数据集命名为哨岗--ppyolo--tiny 需要大家上传到项目后自行解压 数据集采用的是中国科学院大学的2019icra开源数据集 环境安装 1.AiStudio环境设置 In [ ] # 查看当前挂载的数据集目录, 该目录下的变更重启环境后会自动...
分享一个利用PaddleX2.0,实现数据集划分、模型训练、模型导出、模型预测的目标检测全流程,使用PP-YOLO Tiny为例子,使用较少的代码快速训练出BaseLine模型,让我们来试一下吧~ - 飞桨AI Studio
本文主要介绍PaddleDetection在Windows C++的编译和使用步骤。包括笔者的各种爬坑记录以及对PPYOLO v2、PPYOLO tiny模型的测试。 背景介绍 撰写本文的兴趣也是来自于前段时间各博客和公众号纷纷吹爆的PPYolo v2(介绍看下面链接),所以抽空来使用测试一下,让新手少迷路。
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:http://github.com/paddlepaddle/paddledetecti...
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量边缘、轻量化、低成本芯片上使用目标检测算法的种种诉求! PP-YOLOv2:产业最实用的目标检测器 关注百度飞桨的小伙伴可能还记得,PP-YOLO(https://arxiv.org/abs...
2. 1.3M 超超超轻量目标检测算法PP-YOLO Tiny 需要在AIoT边缘轻量化芯片部署?1.3M够不够小?!比YOLO-Fastest、 NanoDet更强的PPYOLO-Tiny,AI走向产业无需再等,赶紧用起来! 3. 全面领先同类框架的RCNN系列算法 什么?还在用mmdetection和Detectron2?你Out了!RCNN系列模型(Faster RCNN, Mask RCNN, Cascade R...