最终的PP-YOLO模型以比YOLOv4更快的速度将COCO的mAP从43.5%提高到45.2% 上面的PP-YOLO贡献参考将YOLOv3模型在COCO对象检测任务上从38.9 mAP提升到44.6 mAP,并将推理FPS从58增加到73。论文中显示了这些指标,胜过了YOLOv4和EfficientDet的当前发布结果。 在以YOLOv5为基准对PP-YOLO进行基准测试时,似乎YOLOv5在V100上...
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...
YOLO 系列的一大通病，是对不同尺幅的目标检测效果欠佳，因此，PP-YOLOv2 第一个优化的尝试是设计一个可以为各种尺度图像构建高层语义特征图的检测颈（detection neck）。不同于 PP-YOLO 采用 FPN 来从下至上的构建特征金字塔，PP-YOLOv2 采用了 FPN 的变形之一—PAN（Path Aggregation Network）来从上至下的聚合...
PP-YOLO是在32G的V100显卡上跑的,如果自己的显卡是16G,建议使用PP-YOLO master发布的12G显存的模型。(config/ppyolo-bs12) PP-YOLO跑的时候CPU会占用很多吗?是的,因为还用到了大量的图像增强,这些都是在CPU上做的。 用的的backbone预训练权重都在哪?yaml配置文件的weight字段都有给出预训练权重地址,或者paddle...
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...
dev数据集的精度和v100上预测速度的对比图. pp-yolo是paddledetecion里基于yolov3精度速度优化的实战实践,通过几乎不增加预测计算量的优化方法尽可能地提高yolov3模型的精度,最终在coco test-dev2017数据集上精度达到45.9%,单卡v100预测速度为72.9fps,下表为pp-yolo和yolov4模型在不同尺度输入下精度和速度的对比. ...
+++++++++++++++ppyolo_r18vd.yml+++++++++++++++++architecture: YOLOv3 #模型的名称use_gpu: true #是否使用GPU max_iters: 15500 #最大的迭代次数 log_iter: 10 #输出指定区间的平均结果,如10次的平均结果,也即打印log的间隔 save_dir: output snapshot_iter: 1550 ...
在使用ResNet50vd-DCN作为骨干网络后,YOLOv3模型的检测精度从原先的38.9% 达到39.1%,而推理速度得到了36%的大幅提高(58.2FPS -> 79.2FPS)。 3. 更稳定的训练方式:EMA、DropBlock和更大的batch size 为了使PP-YOLO的训练过程有更好的收敛效果,飞桨团队通过API paddle.optimizer.ExponentialMovingAverage调用了EMA(Ex...
目标检测是计算机视觉一个重要的领域。而目标检测算法的准确性和推理速度不可兼得,我们工作旨在通过tricks组合来平衡目标检测器的性能以及速度。考虑到yolo3的广泛应用,我们考虑在yolo3基础模型训练得到一个更快,准确率更高的模型,即PP-YOLO。 2. 介绍 最近出现了yolov4,5模型,这些模型也是基于yolo3算法改进得来。但...
而作者在ncnn中实现了可变形卷积DCNv2、CoordConcat、PPYOLO Decode MatrixNMS等自定义层,使得使用ncnn部署PPYOLO和PPYOLOv2成为了可能。其中的可变形卷积层也已经被合入ncnn官方仓库。 在ncnn中对图片预处理时,先将图片从BGR格式转成RGB格式,然后用cv2.INTER_CUBIC方式将图片插值成640x640的大小,再使用相同的均值...