从下图可以看到 PP-YOLOE-R 相对于其他模型在精度和速度的均衡上均具有明显的优势。 模型结构 >> PP-YOLOE-R 和 PP-YOLOE+ 的对比PP-YOLOE-R 和 PP-YOLOE+ 整体结构对比如下所示:PP-YOLOE+ 结构图PP-YOLOE-R 结构图从图中可以看出,PP-YOLOE-R 与 PP-YOLOE 的总体结构基本一致,以 CSPRepResNet...
在VGG网络的Block块中加入了Identity和残差分支,相当于把ResNet网络中的精华应用 到VGG网络中; 模型推理阶段,通过Op融合策略将所有的网络层都转换为3×3卷积,便于网络的部署和加速。 上图展示了模型推理阶段的重参数化过程,其实就是一个OP融合和OP替换的过程。图A从结构化的角度展示了整个重参数化流程, 图B从模...
升级一:强大的 Objects365 预训练模型、升级版 backbone 等改动大幅提升 PP-YOLOE 系列模型的精度; 升级二:优化预处理,提升模型端到端推理速度,更贴近用户使用的真实场景; 升级三:完善多种环境下的推理部署能力。 ■ 精度 首先,我们使用 Objects365 大规模数据集对模型进行了预训练。Objects365数据集含有的数据量...
相关工作:YOLO系列目标检测器自YOLOv1以来经历了显著的网络结构和标签分配等方面的变化。YOLOX在速度和精度之间取得了最佳平衡,而PP-YOLOv2在此基础上进行了优化。 研究方法 图2: 我们的 PP-YOLOE 模型架构。主干网络是 CSPRepResNet,颈部网络是 Path Aggregation Network (PAN),头部网络是 Efficient Task-aligned...
YOLOE网络结构: 3、方法 Anchor-free.YOLOE借鉴FCOS,在每个像素上放置一个锚点,为三个检测头设置上、下边界,将 ground truths分配给相应的特征图。然后,计算 bounding box的中心位置,选择最近的像素点作为正样本。这种方式使模型更快一些,但损失了0.3 AP。
PP-YOLOE网络结构 ①RepResBlock RepResBlock (b)图是该block训练时候的模型结构,(c)图是推理时候的模型结构。(d)图是将该Block融入到Stage后的模型结构。 可以看到,在训练和推理时候,block结构的网络结构是不同的,相关实验参考自RepVGG。 接下来看下block源码。可以看到在forward推理函数中,在是否拥有self.conv这...
部署友好：与此同时，PP-YOLOE在结构设计上避免使用如deformable convolution或者matrix nms之类的特殊算子，使其能轻松适配更多硬件。当前已经完备支持NVIDIA V100、T4这样的云端GPU架构以及如Jetson系列等边缘端GPU和FPGA开发板。PP-PicoDet：0.7M超超轻量SOTA目标检测模型 超乎想象的超小体积及超预期的性能，使PP-...
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给出的云端模型性能对比,各模型结构和骨干网络的代表模型在COCO数据集上精度mAP和单卡Tesla...
（1）查看模型 我们可以使用netron 查看ppyoloe_crn_s_300e_coco.onnx的网络结构，浏览器中输入链接...
一、ppyolo_r50vd模型 (1)如果是1机1卡,输入命令开始训练: python tools/train.py -f exps/ppyolo/ppyolo_r50vd_voc2012.py -d 1 -b 8 -eb 4 -c ppyolo_r50vd_2x.pth 如果训练因为某些原因中断,想要读取之前保存的模型恢复训练,只要修改-c,加上--resume,输入: ...