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...
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...
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...
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...
前置项目:安全帽佩戴检测模型训练与一键部署(PaddleX、HubServing)介绍了基于PaddleX的yolov3_darknet53安全帽检测迁移学习实现。 安全帽佩戴检测是计算机视觉在工业安全领域应用的典型场景,本文使用PaddleX进行pp-yolo迁移学习训练,并提供了Python部署、本地C++模型加密部署和PaddleHub-Serving服务化部署三种部署方式。 在...
如图 1 可见，PP-YOLOv2 在同等速度下，精度超越 YOLOv5！相较 20 年发布的 PP-YOLO，v2 版本在 COCO 2017 test-dev 上的精度提升了 3.6%，由 45.9% 提升到了 49.5%；在 640*640 的输入尺寸下，FPS 达到 68.9FPS，而采用 TensorRT 加速的话，FPS 更是达到了 106.5！这样的性能，超越了当前所有...
+++++++++++++++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...
以YOLOE-l为基准,所取得的的效果: 以1.9% AP高于 PP-YOLOv2, 以1.0% AP高于YOLOX-l(截止2月31日YOLOX官网的精度) 以2.3% AP高于 YOLOv5-l(截止2月31日YOLOv5官网的精度) YOLOE-X在640分辨率下mAP达到52.2% 以0.7% AP高于YOLOX-X(截止2月31日YOLOX官网的精度) ...
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...