5.1.PP-YOLOE环境安装¶ 这里测试,使用使用conda创建一个名为PaddleYOLO的虚拟环境,然后安装Paddle # 使用conda创建一个名为PaddleYOLO的环境,并指定python版本conda create -n pytorchpython=3.8# 安装Paddle,PaddleYOLO代码库推荐使用paddlepaddle-2.4.2以上的版本# 教程测试使用conda 安装gpu版paddlepaddle 2.5conda...
PaddleDetection团队提供了针对VisDrone-DET小目标数航拍场景的基于PP-YOLOE的检测模型,本项目使用这些模型作为预训练模型。 本项目以PP-YOLOE-Alpha-largesize-l为例,展示训练和部署过程。 根据需求修改配置文件,比如检测的目标类别数 进入/home/aistudio/config_file/目录下,修改visdrone_detection.yml中num_classes参...
PP-YOLOE是基于PP-YOLOV2进行改进的,改进点包括anchor-free,重参数,TAL动态label assign,ET-head等,基本就是将现有的使用比较成熟的组件模块堆积起来,然后再保持精度和速度一个较好的平衡。 PP-YOLOE结构图 上图是PP-YOLOE的算法结构图,其改进点主要集中在backbone和head部分,neck中的PAN结构我觉得已经成为当前yol...
在PP-YOLOE中,将回归看作是一个分布预测任务。 详细解释可以查看:https://zhuanlan.zhihu.com/p/147691786下面的代码摘自ppyoloe_head.py中。首先看下self.proj_conv的初始化过程,默认时候self.reg_max取16,所以self.proj_conv的权重初始化为[0., 1., 2., 3., ..., 16.],大小为1*1,且禁止参与反向...
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避免了使用诸如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。 根据PaddleDetection给出...
性能卓越:具体来说,PP-YOLOE-l在COCO test-dev上以精度51.4%,TRT FP16推理速度149FPS的优异数据,相较YOLOX,精度提升1.3%,加速25%;相较YOLOv5,精度提升0.7%,加速26.8%。训练速度较PP-YOLOv2提高33%,降低模型训练成本。部署友好:与此同时,PP-YOLOE在结构设计上避免使用如deformable convolution...
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。
PP-YOLOE实现自动驾驶场景检测 一、项目简介 项目背景: 该项目着眼于基于视觉深度学习的自动驾驶场景,旨在对车载摄像头采集的视频数据进行道路场景解析,为自动驾驶提供一种解决思路。 项目意义: 首先,在行车检测方面,现有检测模型可以实现多种类型的车辆检测,然而,一方面,检测模型在速度和精度上存在矛盾,对于精度较高的...
算法思路 PP-YOLOE-R 是一个高效的单阶段 Anchor-free 旋转框检测模型,基于 PP-YOLOE+ 引入了一系列改进策略来提升检测精度。根据不同的硬件对精度和速度的要求,PP-YOLOE-R 包含 s/m/l/x 四个尺寸的模型。在DOTA 1.0数据集上,PP-YOLOE-R-l 和 PP-YOLOE-R-x 在单尺度训练和测试的情况下分别达到了...
PP-Yoloe是基于PP-Yolov2的高精度推理速度快的单阶段Anchor-free检测模型,超越了多种流行的Yolo模型。 包含骨干网络: CSPRepResNet、特征融合CSPPAN、轻量级 ET-Head 和改进的动态匹配算法 TAL(Task Alignment Learning)等模块。根据不同的应用场景设计了一系列模型,即 s/m/l/x。