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...
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...
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...
PP-YOLOE是基于PP-YOLOv2改进的,所以需要先看一下PP-YOLOv1和PP-YOLOv2的思路PP-YOLOv1的消融实验PP-YOLOv1基于YOLOV3,做了这些改进: 更强的backbone(+0.2):其他框架一般不用这个backbone Large Bacth size(64 -> 192)、EMA、DropBlock(+1.3):很有用的工程技巧 IoU Loss(+0.5):其他检测框架一般是标配...
+++++++++++++++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 ...
PP YOLO的作者提炼出更大的ResNet模型作为骨干。更好的预训练模型显示也可以改善下游转移学习。 PP-YOLO是最先进的吗? PP-YOLO胜过2020年4月23日发布的YOLOv4结果。 作者的意图似乎不只是“引入一种新颖的新型检测器”,而是展示了仔细调整对象检测器以最大化性能的过程。在此引用作者原文的介绍: ...
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...
PP-YOLOE是基于PP-YOLOv2的卓越的单阶段Anchor-free模型,超越了多种流行的yolo模型。PP-YOLOE有一系列的模型,即s/m/l/x,可以通过width multiplier和depth multiplier配置。PP-YOLOE避免使用诸如deformable convolution或者matrix nms之类的特殊算子,以使其能轻松地部署在多种多样的硬件上。