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...
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中的anchor free方法,主要就是将之前anchor base中预测相较于anchor的xywh,改进为预测ltrb(left,top,right,bottom),并将ltrb结果乘上当前特征图的stride。这一点会给算法带来0.3%的降低。 3.4 正负样本匹配策略 前五个epoch使用ATSS,后面epoch使用TAL。 TAL出处:TOOD论文TOOD具体内容在附录中介绍TOOD论文链接...
具体来说,PP-YOLOE-l 在COCO test-dev 上 AP 可达51.4,在 V100 上速度可达78.1 FPS,使用 TensorRT FP16 进行推理,在 V100 上速度可达149FPS。 PP-YOLOE-l 相较于 PP-YOLOv2 精度提升1.9AP、速度提升13.35%,相对于 YOLOX-l 精度提升1.3AP、速度提升24.96%。 此外,PP-YOLOE 还避免使用诸如可变形卷积或...
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 ...
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...
该项目着眼于基于视觉深度学习的自动驾驶场景,旨在对车载摄像头采集的视频数据进行道路场景解析,为自动驾驶提供一种解决思路。利用YOLO系列模型PP_YOLOE+完成车辆检测实现一种高效高精度的道路场景解析方式,从而实现真正意义上的自动驾驶,减少交通事故的发生,保障车主的人身安全。
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...
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...