PP-YOLOE-l 在 COCO test-dev 上精度可达 51.4%,在 V100 上使用 TRT FP16 进行推理,速度可达 149.2FPS,相较于YOLOX-l精度提升 1.3 AP,速度提升 24.96%;相较于YOLOv5-x精度提升 0.7AP,TRT-FP16 加速 26.8%;相较于PP-YOLOv2精度提升 1.9 AP,速度提升 13.35%。 编辑 目前YOLOX以50.1达到了速度和精度...
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。 根据PaddleDetection给出...
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...
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 ...
PP-YOLOE 是PaddleDetection推出的一种高精度SOTA目标检测模型,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。 尺寸多样: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-速度的平衡都超越当前所有同等计算量下的YOLO模型!可以...
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OpenVINO™ C# API 部署 PP-YOLOE实现物体检测。 2. 项目环境与依赖...
PP-YOLOE模型支持多种输入尺寸,可以适应不同场景下的目标检测需求。 ONNX模型格式的优势 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...
一、了解PP-YOLOE PP-YOLOE是百度基于其先前的PP-YOLOv2优化而来的一款卓越的单阶段Anchor-free模型，性能超越了多款流行的YOLO模型。其特点包括更高的检测精度、部署友好性。该模型采用强大的backbone和neck，引入CSPRepResStage、ET-head和动态标签分配算法TAL。PP-YOLOE通过优化架构设计，避免使用特殊...
PPYOLOE Tensorrt部署教学是PPYOLOE Tensorrt部署教程(超越YOLOv5,YOLOX)的第2集视频,该合集共计2集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
PP-YOLOE提供了一键转出 ONNX 格式,可顺畅对接 ONNX 生态。本文主要实现百度PP-YOLOE ONNX 在LabVIEW上的部署推理。 二、环境搭建 1、部署本项目时所用环境 操作系统:Windows10 python:3.6及以上 LabVIEW:2018及以上 64位版本 AI视觉工具包:techforce_lib_opencv_cpu-1.0.0.73.vip ...