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达79.42/79.71/80.02/80.73 ...
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...
考虑到视频图像大小在1K-3K之间,较小尺寸会显著降低图像中的文字实例质量,同时,密集小文本在空间上的关联性较强,不适合切片预测,我们将 PP-YOLOE-R 网络的输入尺寸宽度设置为1600,高度设置为900。 三、评价指标 DSText 比赛采用ICDAR 2015 Text in Video比赛中的评价方法对检测和跟踪结果进行评估。上述评价方法通...
百度出品: PP-YOLOE-R旋转目标检测 开门见山在摘要中指出, PP-YOLOE-R集成了一大波有效tricks, 计算快且达到anchor-free SOTA性能. single scale training and testing, PP-YOLOE-R-l, x achieve 78.14, 78.28 mAP on DOTA1.0. multi scale training and testing, get 80.02, 80.73 mAP. 图1. PP-YOLOE...
PP-YOLOE-R是基于PP-YOLOE的高效anchor-free旋转目标检测器,作者在PP-YOLOE-R中引入了一系列有用的技巧,以提高检测精度,同时减少额外参数和计算成本PP YOLOE-R-I和PP YOLOE-R-x在DOTA 1.0数据集上分别达到78.14和78.28 mAP,使用单尺度训练和测试,这几乎优于所有其它旋转目标检测器。通过多尺度训练和测试,PP...
任意方向目标检测是遥感图像目标检测与自然场景文字检测中最基本的任务。本文提出了一种高效的Anchor-free旋转目标检测方案PP-YOLOE-R,通过引入大量的有用tricks,所提方案达成如下性能(DOTA1.0): 单尺度训练/测试:PP-YOLOE-R-l/x分别取得了78.14mAP与78.28mAP; ...
我使用pp-yoloe-r再次进行推理,仍然报出相同的错误。 我是否需要重装paddlelite或者fastdeploy,或者给您提供报错的日志信息或者其他信息。 项目即将验收,请您继续提供帮助,十分感谢! Collaborator csy0225 commented May 10, 2024 您好,目前 cann 版本8.x 我们这边没有适配,最高验证过6.x,所以可能需要您自己适配...
While maintaining high precision, PP-YOLOE-R avoids using special operators, such as Deformable Convolution or Rotated RoI Align, to be deployed friendly on various hardware. At the input resolution of 1024××1024, PP-YOLOE-R-s/m/l/x can reach 69.8/55.1/48.3/37.1 FPS on RTX 2080 Ti ...
3)调整ppyoloe_r_crn.yml文件 loss_weight中dfl权重,dfl_loss值从1.0下降到0.8,但仍存在训练到一定程度dfl_loss不下降问题 部分训练过程如下: arning: Unable to use numba in PP-Tracking, please install numba, for example(python3.7):pip install numba==0.56.4 ...
特别看到新出来旋转框检测模型PP-YOLOE-R。马上就来兴趣了。因为之前PaddleDetection也发布了旋转框检测模型s2anet。当时使用s2anet模型,遇到一些问题,例如训练过程用无法验证,推理不方便的问题。而且PP-YOLOE-R 是一个基于PP-YOLOE模型进行开发的高效且单阶段的旋转框检测模型,无论是精度和速度上都比主流的选择框...