较YOLOv7 精度提升1.9%,54.7mAP 的 PP-YOLOE+ 强势登场! 通用检测算法在工业质检、遥感图像场景下会表现出误报、低召回等现象。核心问题在于目标小、密集排布且存在旋转角度。为此,飞桨团队基于 PP-YOLOE+ 推出了旋转框检测算法 PP-YOLOE-R(Rotate)以及小目标检测方案 PP-YOLOE-SOD(Small Object Detection),...
PP-YOLOE-l 在 COCO test-dev 上精度可达 51.4%,在 V100 上使用 TRT FP16 进行推理,速度可达 149.2FPS,相较于YOLOX-l精度提升 1.3 AP,速度提升 24.96%;相较于YOLOv5-x精度提升 0.7AP,TRT-FP16 加速 26.8%;相较于PP-YOLOv2精度提升 1.9 AP,速度提升 13.35%。 编辑 目前YOLOX以50.1达到了速度和精度...
在PP-YOLOv2的基础上提出YOLOE,该检测器避免使用deformable convolution和matrix nms等运算操作,能在各种硬件上得到很好的支持。 YOLOE在速度和准确性权衡方面优于YOLOv5和YOLOX。在640 × 640的分辨率下,YOLOE-l 达到 51.4 mAP,78.1 FPS: 以1.9% AP高于 PP-YOLOv2, 以1.0% AP高于YOLOX-l(截止2月31日YOLO...
首先PP-YOLOE-l 在COCO数据集上达到了51.4mAP。相比较PP-YOLOv2提升1.9AP和13.35%的速度,相比较YOLOX提升1.3AP和24.96%的速度。 而PP-YOLOE中主要的改进点是:anchor-free,powerful backbone and neck,TAL动态label assign,ET-head。 改进点逐个介绍 Anchor free 作者使用PP-YOLOv2(49.1%mAP)作为baseline。作者...
PP-YOLOE+ 算法升级深度解读 本次PP-YOLOE+升级主要内容: 升级一:强大的 Objects365 预训练模型、升级版 backbone 等改动大幅提升 PP-YOLOE 系列模型的精度; 升级二:优化预处理,提升模型端到端推理速度,更贴近用户使用的真实场景; 升级三:完善多种环境下的推理部署能力。 ■ 精度 首先,我们使用 Objects...
1.1 PP-YOLOE实现下游任务 PP-YOLOE+是基于PP-YOLOv2的卓越的单阶段Anchor-free模型,超越了多种流行的YOLO模型,当前多目标跟踪模型大多数在光线较为充足的条件下进行推理,然而实现低光场景的多目标跟踪同样重要。比如无人机的夜间物体检测、自动驾驶在夜间低光的多目标跟踪应用。
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...
PPYOLOE PP-YOLOE是基于PP-YOLOv2的卓越的单阶段Anchor-free模型,超越了多种流行的YOLO模型。PP-YOLOE有一系列的模型,即s/m/l/x,可以通过width multiplier和depth multiplier配置。PP-YOLOE避免了使用诸如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。 根据PaddleDete...
5.1.PP-YOLOE环境安装¶ 这里测试,使用使用conda创建一个名为PaddleYOLO的虚拟环境,然后安装Paddle # 使用conda创建一个名为PaddleYOLO的环境,并指定python版本conda create -n pytorchpython=3.8# 安装Paddle,PaddleYOLO代码库推荐使用paddlepaddle-2.4.2以上的版本# 教程测试使用conda 安装gpu版paddlepaddle 2.5conda...
PP-YOLOE+是PP-YOLOE的升级版本,从大规模的obj365目标检测预训练模型入手,在大幅提升收敛速度的同时,提升了模型在COCO数据集上的速度。同时,PP-YOLOE+大幅提升了包括数据预处理在内的端到端的预测速度。关于PP-YOLOE+的更多细节可以参考我们的官方文档。 2. 模型效果 PP-YOLOE+_l在COCO test-dev2017达到了53...