PP-YOLOE-R是一个高效的单阶段Anchor-free旋转框检测模型,在PP-YOLOE的基础上,以少量的参数量和计算量为代价极大地提升了旋转框检测的精度。在DOTA 1.0数据集上,PP-YOLO-R-s/m/l/x单尺度训练和测试的情况下精度可达73.82/77.64/78.14/78.28 mAP,在多尺度训练和测试的情况下精度可达79.42/79.71/80.02/80.73 ...
只需要把自己创建的yaml文件放在ppyoloe_r即可。整体路径如下: |--PaddleDetection |--configs |--rotate |--ppyoloe_r |--ppyoloe_r_crn_s_3x_spineCoco.yml 【2】因为这次是为了跑通项目,最主要的就是修改训练配置文件的数据路径部分。编辑如下 In [ ] #在PaddleDetection/configs/rotate/ppyoloe_r...
上图给出了PP-YOLOE_R架构示意图,与PP-YOLOE整体架构类似,可以理解为:PP-YOLOE-R是PP-YOLOE针对旋转目标检测任务进行的适配与升级。 Baseline在基线模型方面,首先将FCOSR一文的FCOSR Assigner与ProbIoU损失引入到PP-YOLOE中作为全文的基线模型。骨干部分与Neck部分采用了PP-YOLOE的配置,未作调整;在检测头方面,...
考虑到视频图像大小在1K-3K之间,较小尺寸会显著降低图像中的文字实例质量,同时,密集小文本在空间上的关联性较强,不适合切片预测,我们将 PP-YOLOE-R 网络的输入尺寸宽度设置为1600,高度设置为900。 三、评价指标 DSText 比赛采用ICDAR 2015 Text in Video比赛中的评价方法对检测和跟踪结果进行评估。上述评价方法通...
3、进入如下路径,复制准备好的paddle模型和测试图片,模型为pp-yolor-e 路径:FastDeploy/examples/vision/detection/paddledetection/python/ 4、进行推理 python infer_ppyoloe_r.py --model_dir ppyoloe_r_crn_l_3x_dota --image P0861__1.0__1154___824.png --device ascend 部分报错信息如下: [INFO] ...
旋转目标检测: PP-YOLOE-Rmp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MzY1NzIxMA==&mid=2247484236&idx=1&sn=6c1a5e11136301183b6fa2b4836265bc&chksm=eb1ebf59dc69364f339435ecb9c1d149d6dbd47f6bdb0a38af785de4f01f775c8c1d0757b9a3&token=1889309346 =zh_CN#rd...
PP-YOLOE-R是基于PP-YOLOE的高效anchor-free旋转目标检测器,作者在PP-YOLOE-R中引入了一系列有用的技巧,以提高检测精度,同时减少额外参数和计算成本PP YOLOE-R-I和PP YOLOE-R-x在DOTA 1.0数据集上分别达到78.14和78.28 mAP,使用单尺度训练和测试,这几乎优于所有其它旋转目标检测器。通过多尺度训练和测试,PP...
While maintaining high precision, PP-YOLOE-R avoids using special operators, such as Deformable Convolution or Rotated RoI Align, to be deployed friendly on various hardware. At the input resolution of 1024××1024, PP-YOLOE-R-s/m/l/x can reach 69.8/55.1/48.3/37.1 FPS on RTX 2080 Ti ...
3)调整ppyoloe_r_crn.yml文件 loss_weight中dfl权重,dfl_loss值从1.0下降到0.8,但仍存在训练到一定程度dfl_loss不下降问题 部分训练过程如下: arning: Unable to use numba in PP-Tracking, please install numba, for example(python3.7):pip install numba==0.56.4 ...
2. PP-YOLOE-R模型简介 PP-YOLOE-R是一个高效的单阶段Anchor-free旋转框检测模型,在PP-YOLOE的基础上,以少量的参数量和计算量为代价极大地提升了旋转框检测的精度。在DOTA 1.0数据集上,PP-YOLO-R-s/m/l/x单尺度训练和测试的情况下精度可达73.82/77.64/78.14/78.28 mAP,在多尺度训练和测试的情况下精度可...