称之为PP-YOLOv2。 在速度方面,PP-YOLOv2在640x640输入尺寸下以68.9FPS的速度运行。具有TensorRT,FP16精度和Batch=1的Paddle推理引擎进一步提高了PP-YOLOv2的推理速度,达到了106.5 FPS。这样的性能超过了具有大致相同数量的参数(即YOLOv4-CSP,YOLOv5l)的现有目标检测器。此外,带有ResNet101的PP-YOLOv2在COCO2017...
称之为PP-YOLOv2。 在速度方面,PP-YOLOv2在640x640输入尺寸下以68.9FPS的速度运行。具有TensorRT,FP16精度和Batch=1的Paddle推理引擎进一步提高了PP-YOLOv2的推理速度,达到了106.5 FPS。这样的性能超过了具有大致相同数量的参数(即YOLOv4-CSP,YOLOv5l)的现有目标检测器。此外,带有ResNet101的PP-YOLOv2在COCO2017...
称之为PP-YOLOv2。 在速度方面,PP-YOLOv2在640x640输入尺寸下以68.9FPS的速度运行。具有TensorRT,FP16精度和Batch=1的Paddle推理引擎进一步提高了PP-YOLOv2的推理速度,达到了106.5 FPS。这样的性能超过了具有大致相同数量的参数(即YOLOv4-CSP,YOLOv5l)的现有目标检测器。此外,带有ResNet101的PP-YOLOv2在COCO2017...
消融实验,各个在PP-YOLOv2中各个技巧带来的提升: 与SOTA的对比: 总结: 本文介绍了PP-YOLO的一些更新,形成了一个高性能的对象检测器PPYOLOv2。PP-YOLOv2比其他著名的探测器(如YOLOv4和YOLOv5)在速度和精度上取得了更好的平衡。在本文中,我们探索了一些技巧,并展示了如何将这些技巧结合到PPYOLO检测器上,并演示了...
简介:YOLO在升级 | PP-YOLO v2开源致敬YOLOV4携带Tricks又准又快地归来(附论文与源码) 1 简介 为了解决效率和性能这两个问题,本文全面评估了一系列现有改进,以提高PP-YOLO的性能,同时几乎保持推理时间不变。本文将分析一系列改进,并通过增量消融研究从经验上评估它们对最终模型性能的影响。
1. 比YOLOv4、YOLOv5 更强的PP-YOLOv2 无需再纠结YOLOv3、YOLOv4、Scaled YOLOv4、YOLOv5到底选哪个了,选PPYOLOv2就对了!最高mAP 50.3%,最高FPS106.5FPS,超越YOLOv4甚至YOLOv5!又快又好,他不香么?论文:https://arxiv.org/abs/2104.10419 2. 1.3M 超超超轻量目标检测算法PP-YOLO Tiny ...
一、 PPHGNetv2 论文理论部分 + 原创最新改进 YOLOv8 代码实践改进 在这里插入图片描述 网络结构 看到RT-DETR的性能指标,指标最好的两个模型backbone都是用的HGNetv2,毫无疑问,和当时的picodet一样,骨干都是使用百度自家的网络。 该网络结构没有单独出一篇论文,该主干思想用在了RT-DETR网络上面 核心 百度paddlepa...