python tools/export_model.py -c configs/ppyoloe/ppyoloe_plus_crn_m_80e_coco.yml \--output_dir=output_inference \-o weights=output/ppyoloe_plus_crn_m_80e_coco/best_model.pdparams# 安装paddle2onnx!pip install paddle2onnx# 转换成onnx格式!paddle2onnx --model_dir output_inference/ppyo...
python -m paddle.distributed.launch --gpus 0,1,2,3 tools/train.py -c configs/ppyoloe/ppyoloe_plus_crn_l_80e_coco.yml --eval --amp LAUNCH INFO 2023-05-17 10:07:58,736 --- Configuration --- LAUNCH INFO 2023-05-17 10:07:58,737 devices: 0,1,2,3 LAUNCH INFO 2023-05-17 1...
cp../newconfig/exdark_detection.ymlconfigs/ppyoloe/application/_base_/exdark_detection.yml# 开始单卡训练,学习率需要再降低4倍# 恢复训练 -r output/ppyoloe_plus_crn_m_80e_coco_pretrained_exdark/best_model.pdparams!pythontools/train.py\-cconfigs/ppyoloe/application/ppyoloe_plus_crn_m_80e_...
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...
模型和主干网络定义在configs/ppyoloe/_base_/ppyoloe_plus_crn.yml,这里也不作修改。 四、训练 数据集的处理好了,也做好了模型的选择和配置,就可以开始训练了。用相应的参数运行启动train.py文件。 -c参数选定要使用的模型。 --eval决定边训练边评估。 --amp启用自动混合精度(Automatic Mixed Precision, AMP...
├── ppyoloe_plus_crn_s_80e_coco.yml ├── ppyoloe_plus_crn_x_80e_coco.yml ├── README_cn.md ├── README_legacy.md └── README.md 3 directories, 34 files 这是ppyoloe文件下的所有配置文件,我们首先看ppyoloe_crn_s_300e_coco.yml,这里我以ppyoloe-s为基准。
根据PaddleDetection提供的模型压缩文档,我将训练好的ppyoloe plus s模型进行量化训练。量化后的模型,以及导出为paddle静态图模型均推理无误。但使用paddle2onnx将量化后的模型导出为onnx后,使用onnxruntime推理,无法得到任何检测框(使用paddle静态图推理可得到多个)...
├── ppyoloe_plus_crn_s_80e_coco.yml ├── ppyoloe_plus_crn_x_80e_coco.yml ├── README_cn.md ├── README_legacy.md └── README.md 3 directories, 34 files 这是ppyoloe文件下的所有配置文件,我们首先看ppyoloe_crn_s_300e_coco.yml,这里我以ppyoloe-s为基准。
✔更高精度:PP-PicoDet作为业界首个1M内,实现精度mAP(0.5:0.95)超越30+的模型,升级后整体精度提高2%。PP-PicoDet-S参数量仅有1.18M,却有32.5%mAP的精度,相较YOLOX-Nano高6.7%,推理速度提升了26%;相较NanoDet-Plus,相同参数量下,mAP高出2.1%
更强性能：PP-PicoDet-S参数量仅有1.18M，却有32.5%mAP的精度，相较YOLOX-Nano高6.7%，推理速度提升了26%；相较NanoDet-Plus，mAP也高出了2%，速度提升30%。最新增加的PP-PicoDet-XS更是仅有0.7M，在CPU上预测速度可达250FPS以上，在训练速度上也大幅提升一倍以上。更好优化支持：考虑到端侧对计算量的...