PPYOLOE:基于PP-YOLOE-SOD实现遥感场景下的小目标检测 一、项目背景 目标检测一直是遥感图像和计算机视觉领域的一个长期问题。它通常被定义为识别输入图像中目标对象的位置以及识别对象类别。自动目标检测已广泛应用于许多实际应用中,如危险检测、环境监测、变化检测、城市规划等。 在过去的几十年里,人们对目标检测进行...
onnx模型已成功转出,但推理结果与在线模型不一致。具体表现为,在固定输入数据的前提下,onnx模型的推理结果shape分别为(35,6),(35),而在线推理结果shape分别为(228,6),(228) 更多信息 : paddle2onnx 1.13 paddle 3.0 linux 报错截图 其他信息Activity WindLWQchanged the title PP-YOLOE-SOD模型转ONNX无法生成...
问题描述 已固定模型输入 更多信息 : paddle2onnx 1.3.1 paddlepaddle 2.6.2 报错截图 其他信息 静态图模型及onnx模型 通过百度网盘分享的文件:ppyoloe_crn_l_80e_sliced_smoke_640_... 链接:https://pan.baidu.com/s/1_JUhtH_oUPZEwJv1DOlFng 提取码:f9wzActivity...
总结：基于PPYOLOESOD的遥感场景下小目标检测技术，通过引入先进的全局注意力机制和DFL算法，显著提升了模型对小目标的识别能力。同时，通过选择合适的数据集、进行适当的数据预处理、进行有效的模型训练和评估以及提供详细的模型导出和部署指导，确保了该技术在实际应用中的可行性和有效性。
3月30日最新活动预告:基于PP-YOLOE-SOD和OpenVINO的无人机巡检解决方案讲座基于PP-YOLOE-SOD的无人机航拍图像检测案例全流程实操1. 背景介绍 PaddleDetection团队提供了针对VisDrone-DET、DOTA水平框、Xview等小目标场景数据集的基于PP-YOLOE的检测模型2