1. 比YOLOv4、YOLOv5 更强的PP-YOLOv2 无需再纠结YOLOv3、YOLOv4、Scaled YOLOv4、YOLOv5到底选哪个了,选PPYOLOv2就对了!最高mAP 50.3%,最高FPS106.5FPS,超越YOLOv4甚至YOLOv5!又快又好,他不香么?论文:https://arxiv.org/abs/2104.10419 2. 1.3M 超超超轻量目标检测算法PP-YOLO Tiny 需要在AIoT边缘...
1. 比YOLOv4、YOLOv5 更强的PP-YOLOv2 无需再纠结YOLOv3、YOLOv4、Scaled YOLOv4、YOLOv5到底选哪个了,选PPYOLOv2就对了!最高mAP 50.3%,最高FPS106.5FPS,超越YOLOv4甚至YOLOv5!又快又好,他不香么?论文:https://arxiv.org/abs/2104.10419 2. 1.3M 超超超轻量目标检测算法PP-YOLO Tiny 需要在AIoT边缘...
mAP 50.3%，106.5FPS 的 PP-YOLOv2，1.3M超轻量PPYOLO Tiny, 让目标检测界再起风波。单阶段目标检测界的扛把子 --YOLO，以其 「又快又好的效果」 在学术及产业界全面风靡。自 20 年下半年 YOLOv4、YOLOv5、PP-YOLO、YOLO-Fastest 和 YOLOv4 Tiny 等等轮番轰炸、掀起 「YOLO 狂潮」 后，时隔半年，超...
PP-YOLOv2 采用了 FPN 的变形之一—PAN(Path Aggregation Network)来从上至下的聚合特征信息。 采用Mish 激活函数 PP-YOLOv2的mish 激活函数应用在了 detection neck 而不是骨架网络上。 更大的输入尺寸 增加输入尺寸直接带来了目标面积的扩大。这样,网络可以更容易捕捉到小尺幅目标的信息,得到更高的性能。然而...
如何评价YOLOR：性能超过Scaled-YOLOv4和PP-YOLOv2?写在前面&笔者的个人理解 在深度学习技术快速进步的...
PP-YOLOv2 采用了 FPN 的变形之一—PAN(Path Aggregation Network)来从上至下的聚合特征信息。 采用Mish 激活函数 PP-YOLOv2的mish 激活函数应用在了 detection neck 而不是骨架网络上。 更大的输入尺寸 增加输入尺寸直接带来了目标面积的扩大。这样,网络可以更容易捕捉到小尺幅目标的信息,得到更高的性能。然而...
在同等FPS下,PP-YOLOv2以2%mAP优于YOLOv4-CSP,以1.3%AP优于YOLOv5l; 替换ResNet50为ResNet101后,PP-YOLOv2的性能与YOLOv5x相当且推理速度快15.9%。 Things We Tried That Didn't Work 由于COCO train2017数据上训练(8个V100)PP-YOLO需要花费80小时,因此我们采用COCO minitrain(它是COCO train2017的子集,包...
【新智元导读】今天给大家安利一个宝藏仓库miemiedetection ,该仓库集合了PPYOLO、PPYOLOv2、PPYOLOE三个算法pytorch实现三合一,其中的PPYOLOv2和PPYOLO算法刚刚支持了导出ncnn。 众所周知,PPYOLO和PPYOLOv2的导出部署非常困难,因为它们使用了可变形卷积、MatrixNMS等对部署不太友好的算子。
PP-YOLOv2显著优于YOLOv4-CSP与YOLOv5; 在同等FPS下,PP-YOLOv2以2%mAP优于YOLOv4-CSP,以1.3%AP优于YOLOv5l; 替换ResNet50为ResNet101后,PP-YOLOv2的性能与YOLOv5x相当且推理速度快15.9%。 Things We Tried That Didn't Work 由...
PP-YOLOv2大致结构如图所示: 3.1 Path Aggregation Network 使用PAN代替FPN,多了一个自顶向下的信息汇集,之前多次提及,这里不再重复。 3.2 Mish Activation Function Mish激活函数在YOLOv4、YOLOv5等多种实际的探测器中被证明是有效的。它们在骨干中采用mish激活功能。然而,作者更喜欢使用预先训练的参数,因为有一个强...