https://github.com/guojin-yan/OpenVINO-CSharp-API-Samples.git 1. 简介 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...
接下来,我们将介绍PP-YOLOE如何使用Paddle Inference进行部署。 3.1 导出模型 !python tools/export_model.py -c configs/visdrone/ppyoloe_crn_l_alpha_largesize_80e_visdrone.yml -o weights=output/ppyoloe_crn_l_alpha_largesize_80e_visdrone/best_model.pdparams trt=True Warning: Unable to use OC-...
通过优化推理过程,完善推理链条,使得PP-YOLOE+不但在端到端预测速度上得到极大的提升,还拓展了Python、C++、Serving、ONNX Runtime以及TensorRT等多种推理环境下的部署能力,提升模型可扩展性,从而提升用户的使用体验。 飞桨端到端开发套件 PaddleDetection PaddleDetection为基于飞桨的端到端目标检测套件,内置30+模型算法...
使用 element-wise Add操作来替换连接操作(图3(b)),这两个操作在某种程度上近似于RMNet。因此,在推理阶段,可以重新参数化为RepResBlock(图3(c))。作者使用RepResBlock构建类似于ResNet的网络,称之为CSPRepResNet(图3(d),ESE制SE注意力模块)。 Task Alignment Learning (TAL).标签分配是一个重要的问题。YOLOX...
百度基于其之前的SOTA模型PP-YOLOEv2,提出了工业界常用的新的演进版本PP-YOLOE,其有更高的检测精度和部署友好。该方法基于anchor-free的架构,使用强大的backbone和neck,引入了CSPRepResStage,ET-head 和动态标签分配算法TAL。针对不同应用场景,提供了不同大小的模型。PP-YOLOE在COCO test-dev数据集上取得51.4mAP,...
接下来,我们将介绍PP-YOLOE如何使用Paddle Inference进行部署。 3.1 导出模型 In [15] !python tools/export_model.py -c configs/visdrone/ppyoloe_crn_l_alpha_largesize_80e_visdrone.yml -o weights=output/ppyoloe_crn_l_alpha_largesize_80e_visdrone/best_model.pdparams trt=True Warning: Unable to...
# 开始训练 !python tools/train.py -c configs/smalldet/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml --use_vdl=True --vdl_log_dir=./sliced_visdrone/ --eval 从上面的训练过程监控可以看出,模型收敛速度其实非常快,大约20分钟就跑出了很好的mAP。 完成训练后,我们的模型默认保存在output/ppyoloe...
PP-YOLOE+在GPU上部署或者速度测试需要通过tools/export_model.py导出模型。 当你使用Paddle Inference但不使用TensorRT时,运行以下的命令导出模型 # Paddle Inference!python tools/export_model.py -c configs/ppyoloe/ppyoloe_plus_crn_m_80e_coco.yml \-o weights=output/ppyoloe_plus_crn_m_80e_coco/be...
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。
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。 如下图是 PP-YOLOE+各个版本模型的性能情况 下图是 PP-YOLOE+与其他 YOLO主流模型的 benchmark 情况...