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-l 在 COCO test-dev 上精度可达 51.4%,在 V100 上使用 TRT
本项目以PP-YOLOE-Alpha-largesize-l为例,展示训练和部署过程。 2.2 典型报错FAQ 这里展示一些使用PP-YOLOE训练过程中出现的典型问题,方便读者在自行处理的时候进行对照。 2.2.1 Error: /paddle/paddle/phi/kernels/gpu/one_hot_kernel.cu错误 现象描述:这个报错往往是训练最初会发生的,一般最多出现1~2个epoch...
ONNX(Open Neural Network Exchange)是一种开源的模型格式,它支持多种深度学习框架之间的模型转换和互操作性。通过将PP-YOLOE模型转换为ONNX格式,我们可以方便地在不同的平台和工具中使用该模型,实现跨平台的推理部署。 在LabVIEW中部署PP-YOLOE ONNX模型 要在LabVIEW中部署PP-YOLOE ONNX模型,我们需要使用ONNX R...
百度飞桨针对小目标检测的典型场景,提供了PP-YOLOE Smalldet一键实现切图配置与训练。 详细文档可参考:PP-YOLOE Smalldet 检测模型 在本项目中,我们展示了从模型训练到部署的整个流程。并给出了以遥感目标检测为背景的典型应用案例,帮助用户快速上手和理解整个PP-YOLOE Smalldet项目。 0 项目背景 0.1 数据集介绍 ...
PaddleDetection为基于飞桨PaddlePaddle的端到端目标检测套件,内置30+模型算法及250+预训练模型,覆盖目标检测、实例分割、跟踪、关键点检测等方向,其中包括服务器端和移动端高精度、轻量级产业级SOTA模型、冠军方案和学术前沿算法,并提供配置化的网络模块组件、十余种数据增强策略和损失函数等高阶优化支持和多种部署方案...
高性能部署能力:本次升级PP-YOLOE+支持多种部署方式,包括Python/C++、Serving、ONNX Runtime、ONNX-TRT、INT8量化等部署能力。 超强性能与超高泛化性使得PP-YOLOE+助力开发者在最短时间、最少量数据上能得到最优效果。 模型下载与完整教程请见PP-YOLOE+: ...
使用PP-YOLOE Smalldet 检测模型提供的拼图切图工具,可以高效地完成大分辨率图片的切图训练、拼图预测/部署,从而有效地提高对小目标的识别效果。 但是,切图拼图这种做法,在处理较大的目标时,可能由于nms设置的原因,效果相当一般。因此,如果一张图中,既有大目标又有小目标,读者在是否进行切图这样选择上,建议要谨慎...
【GiantPandaCV导语】 这是2022年第一个关于YOLO的改版,该版本由百度提出,称之为YOLOE,是目前各项指标sota的工业目检测器,性能sota且部署相对友好。 1、设计机制 该检测器的设计机制包括: Anchor free无锚盒机制 可扩展的backbone和neck,由CSPRepResStage(CSPNet+RMNet)构成 ...
PP-YOLOE是基于PP-YOLOv2的优秀单级无锚模型,超越了各种流行的YOLO模型。PP-YOLOE有一系列型号,命名为s/m/l/x,通过宽度乘数和深度乘数进行配置。PP-YOLOE避免使用特殊的运算符,如可变形卷积或矩阵NMS,以便友好地部署在各种硬件上。 在本文中,我们将使用OpenVI
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。 更多的信息参考下论文和这里。 本章将简单介绍下如何在鲁班猫RK系列板卡上部署PP-YOLOE模型。