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149FPS的优异数据，相较YOLOX，精度提升1.3%，加速25%；相较YOLOv5，精度提升0.7%，加速26.8%。训练速度较PP-YOLOv2提高33%，降低模型训练成本。部署友好：与此同时，PP-YOLOE在结构设计上避免使用如deformable convolution或...
本项目是基于PaddleDetection实现的PP-YOLOE,PP-YOLOE是单阶段Anchor-free模型,其精度(COCO数据集mAP)和推理速度均优于YOLOv5模型,PP-YOLOE在COCO test-dev2017数据集上精度达到49.0%,在单卡V100上FP32推理速度为123.4FPS, V1...
将PP-YOLOE模型部署到LabVIEW中,可以充分利用LabVIEW的实时控制和可视化特性,实现更高效的目标检测应用。 百度飞桨PP-YOLOE模型概述 PP-YOLOE(You Only Look Once, Evolution)是百度飞桨团队开发的一种目标检测模型,它基于YOLOv4和YOLOv5的优点进行改进,通过引入进化算法和多种优化策略,实现了更高的检测精度和更快的...
python setup.py bdist_wheel 3、进入如下路径,复制准备好的paddle模型和测试图片,模型为pp-yolor-e 路径:FastDeploy/examples/vision/detection/paddledetection/python/ 4、进行推理 python infer_ppyoloe_r.py --model_dir ppyoloe_r_crn_l_3x_dota --image P0861__1.0__1154___824.png --device ascend...
我在linux下conda环境中使用 paddlepaddle-gpu 2.6.1.post112 + paddleDetection2.7.0 仓库训练了一个ppyoloe的检测模型,导出后在Windows下的paddlepaddle-gpu 2.3.2.post112环境中运行不了 复现环境 Environment OS: Windows -PaddlePaddle: paddlepaddle-gpu 2.3.2.post112 -PaddleDetection: release/2.7.0 -Python...
第十八届全国大学生智能汽车竞赛-百度完全模型组-线上资格赛基线1、比赛背景介绍 全国大学生智能汽车竞赛是以智能汽车为研究对象的创意性科技竞赛,是面向全国大学生的一种具有探索性工程的实践活动,是教育部倡导的大学生A类科技竞赛之一。竞赛以立足培养,重在参与,鼓励探索,追求卓越为指导思想,培养大学生的创意...
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。
paddle_infer模型(包含ppyoloe_m_plus、resnet50、segformerb1的预训练模型),属于https://hpg123.blog./article/details/135229800中的模型、数据部分。含imagenet1000.txt类别信息,object365.txt类别信息点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 ...
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-速度的平衡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149FPS的优异数据,相较YOLOX,精度提升1.3%,加速...
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1.3%,加速25%;相...