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https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy !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 Releases No releases published ...
2、安装依赖的库 从github上下载PaddleDetection并解压到目录,下载地址:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection,将paddledetection根目录添加到环境变量。 在PaddleDetection-release-2.4文件夹中打开cmd,输入以下指令安装需要的库 pip3 install-U pip&&pip3 install-r requirements.txt 1. 3、安装pycocotools ...
https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy In [14] !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 /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site...
代码地址:github.com/PaddlePaddle 后续更新:github.com/PaddlePaddle 一句话总结:PP-YOLOE是一种基于无锚框机制、高效任务对齐头和先进标签分配策略的高性能目标检测器,具有出色的速度和精度表现。 图1: PP-YOLOE 与其他最先进模型的比较。PP-YOLOE-l 在 COCO test-dev 数据集上达到了 51.4 mAP,并在 Tesla V1...
# 拉取PaddleYOLO,默认是使用2.6 releasegit clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleYOLO.git# 切换到PaddleYOLO目录,安装相关依赖库cdPaddleYOLO pip install -r requirements.txt# install 5.2.1.模型推理¶ PP-YOLOE+是ppyoloe最新的模型,有一系列s/m/l/x模型, 获取权重(也可以从这里获取): ...
文档链接https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.5/deploy 总的来说,PP-YOLOE+希望真正的站在用户的角度去解决训练慢、泛化性差、部署难的问题。通过使用大规模数据集Objects365对模型进行预训练,使得模型在下游任务上表现更鲁棒、泛化能力更强。通过优化推理过程,完善推理链条,使得PP-YOLOE+...
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection PP-YOLOE:高精度 SOTA 目标检测模型 PP-YOLOE 根据不同应用场景设计了 s/m/l/x,4个尺寸的模型来支持不同算力水平的硬件,无论是哪个尺寸,精度-速度都超越当前所有同等计算量下的 YOLO 模型! ■性能卓越: ...
同时,对应压缩后的模型、压缩脚本和操作方法均可以在Github上获取。 2、模型库链接: PaddleDetection代码GitHub链接:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection PaddleDetection代码Gitee链接:https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection PaddleDetection文档链接:https://paddledetection.readthedocs.io/ In [ ] #...
data目录下,一个是水下鱼类标记图片,一个是水下鱼类视频。以下展示实验室版本: FishDataset 数据集路径:/home/aistudio/work/FishTracking/dataset/FishDataset 开始训练 一、准备工作 # 1.拉取代码:本项目请使用选项(2)# (1)从github上下载PaddleDetection# %cd /home/aistudio/# !git clone https://github...