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。 1模型架构 PP-YOLOE由以...
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。更多的信息参考下 ...
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...
1. 模型简介 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-...
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。
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...
训练收敛加速:使用Objects365 预训练模型,减少训练轮数,训练收敛速度提升3.75倍。 下游任务泛化性显著提升:在农业、夜间安防、工业等不同场景数据集上验证,精度最高提升8.1%。 高性能部署能力:本次升级 PP-YOLOE+支持多种部署方式,包括 Python/C++、Serving、ONNX Runtime、ONNX-TRT、INT8 量化等部署能力。 超强...
PP-YOLOE-R(Rotate)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78.14...
PP-YOLOE是百度公司采用百度飞浆平台PaddlePaddle 开发的目标检测模型，因此命名为PPYOLOE，其遵循YOLO v4...
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78.14mAP和78.28 mAP,这在...