ppyoloe_head.py -> build/bdist.linux-x86_64/egg/ppdet/modeling/heads copying build/lib/ppdet/modeling/heads/mask_head.py -> build/bdist.linux-x86_64/egg/ppdet/modeling/heads copying build/lib/ppdet/modeling/heads/ttf_head.py -> build/bdist.linux-x86_64/egg/ppdet/modeling/heads copying ...
相较于其他 YOLO 系列算法,PP-YOLOE 主要有以下三大优势:更强性能:PP-YOLOE 的 s/m/l/x 全系列四个尺寸在精度及速度方面均超越其他同体量算法。更丰富灵活的配置方案:PP-YOLOE 不仅提供 4 种固定尺寸,且支持开发者灵活地定制化配置更多尺寸;全面高质量支持包括 TensorRT 和 OpenVINO 在内的加速库,还提供...
目前跑起來和ciou差不多, 另外有找到一些實現 https://github.com/xialuxi/yolov5-car-plate I have got simillar conclusion on my pvt dataset, no improvement with siou. I guess the paper should include ablation results on public models instead of a new model. Besides, i have already tried p...
enable_static() # 加载模型 # [inference_program, feed_target_names, fetch_targets] = paddle.static.load_inference_model( # path_prefix='./compare/ppyoloes_exclude_nms/ppyoloe_plus_crn_s_80e_abnormal_object', # model_filename='model.pdmodel', # params_filename='model.pdiparams', # e...
第一步,下载权重文件,项目根目录下执行(即下载文件,Windows用户可以用迅雷或浏览器下载wget后面的链接,这里为了展现美观,只以ppyoloe_crn_l_300e_coco为例): wget https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_300e_coco.p...
针对电力巡检中标志牌难以被高精度识别问题, 提出了一种基于改进型PPYOLOE的电力标志牌检测识别模型。首先, 通过改进RepResBlock模块结构, 加强卷积核单一参数的特征表达能力, 增加模型权重维度的同时提升整个网络的泛化能力; 然后, 引入CIoU...
最近,YOLOv6和PP-YOLOE已经将CSPNet的Backbone替换为RepVGG。在 RepVGG 中,在推理过程中使用 3×3 的卷积块来代替多分支结构,有利于节省推理时间和提高目标检测结果。在YOLOv6之后,还在YOLOX-PAI中使用基于RepVGG的Backbone作为选择。 2.2、...