目前YOLOX以50.1达到了速度和精度的最佳平衡,V100上测试可达68FPS,是当前YOLO系列网络的集大成者,YOLOX引入了先进的动态标签分配方法,在精度方面显著优于YOLOv5,受到YOLOX的启发,作者进一步优化了之前的工作PP-YOLOv2。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...
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。 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,...
py --config configs/ppyoloe/voc/ppyoloe_plus_crn_s_30e_voc.yml 2. ReID模型训练 注意:ReID模型训练在paddle2.1测试报错,动态图和静态图模式的问题,目前只支持在paddle2.0上使用动态图模式训练。 # 打开文件目录 %cd /home/aistudio/work/FishTracking/deepsort/deep/paddlemodel /home/aistudio/work/Fish...
算法思路 PP-YOLOE-R 是一个高效的单阶段 Anchor-free 旋转框检测模型,基于 PP-YOLOE+ 引入了一系列改进策略来提升检测精度。根据不同的硬件对精度和速度的要求,PP-YOLOE-R 包含 s/m/l/x 四个尺寸的模型。在DOTA 1.0数据集上,PP-YOLOE-R-l 和 PP-YOLOE-R-x 在单尺度训练和测试的情况下分别达到了...
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PaddleDetection给出...
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...
一句话总结:PP-YOLOE是一种基于无锚框机制、高效任务对齐头和先进标签分配策略的高性能目标检测器,具有出色的速度和精度表现。 图1: PP-YOLOE 与其他最先进模型的比较。PP-YOLOE-l 在 COCO test-dev 数据集上达到了 51.4 mAP,并在 Tesla V100 GPU 上实现了 78.1 FPS。与 PP-YOLOv2[13] 相比,PP-YOLOE...
2. PP-YOLOE-R模型简介 PP-YOLOE-R是一个高效的单阶段Anchor-free旋转框检测模型,在PP-YOLOE的基础上,以少量的参数量和计算量为代价极大地提升了旋转框检测的精度。在DOTA 1.0数据集上,PP-YOLO-R-s/m/l/x单尺度训练和测试的情况下精度可达73.82/77.64/78.14/78.28 mAP,在多尺度训练和测试的情况下精度可...
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 Objects365 大规模数据集对模型进行了预训练。Objects365数据集含有的数据量...