mAP 50.3%，106.5FPS 的 PP-YOLOv2，1.3M超轻量PPYOLO Tiny, 让目标检测界再起风波。单阶段目标检测界的扛把子 --YOLO，以其 「又快又好的效果」 在学术及产业界全面风靡。自 20 年下半年 YOLOv4、YOLOv5、PP-YOLO、YOLO-Fastest 和 YOLOv4 Tiny 等等轮番轰炸、掀起 「YOLO 狂潮」 后，时隔半年，超...
YOLOv5算什么,这个才是最强! AI派 昨天 这个目标检测神器简直香炸了!它不仅连续登录Github全球趋势榜,拥有的全球尖端算法论文也接连登录全球技术趋势榜PaperWithCode。 这个神器就是刚刚全面升级的PaddleDetection2.0!它全面兼顾高性能算法、便捷开发、高
最后PP-YOLOv2取得了更佳的性能(49.5%mAP)-速度(69FPS)均衡,并优于YOLOv4与YOLOv5。 PP-YOLO阅读笔记:目标检测算法——PP-YOLO 1. Introduction 在各种实际应用中,不仅计算资源有限,而且软件支持不足,所以双阶段的目标检测进行的非常缓慢。所以如何在保持推理速度的同时提高YOLOv3的有效性是实际应用中的一个关键...
图1:PP-YOLOv2 和其他目标检测器性能对比 如图1 可见,PP-YOLOv2 在同等速度下,精度超越 YOLOv5!相较 20 年发布的 PP-YOLO,v2 版本在 COCO 2017 test-dev 上的精度提升了 3.6%,由 45.9% 提升到了 49.5%;在 640*640 的输入尺寸下,FPS 达到 68.9FPS,而采用 TensorRT 加速的话,FPS 更是达到了 106.5!...
本文是百度的研究员对PP-YOLO的一次升级,从PP-YOLO出发,通过增量消融方式逐步添加有助于性能提升且不增加推理耗时的措施,取得了更佳的性能(49.5%mAP)-速度(69FPS)均衡,并优于YOLOv4与YOLOv5。 >>加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿 006C3FgEly1gpsk4glqudj30wj07uglv ...
Mamba YOLO-T-seg在每种尺寸上都显著优于YOLOv5和YOLOv8的分割模型。RTMDet基于包含深度卷积大内核的...
PP-YOLOv2开源,你的目标检测器又该升级了!性能超越YOLOv5且推理耗时保持不变 编译使用步骤 本文使用环境:Win10 + VS2017 + CMake3.16 + OpenCV4.4 编译详细步骤: 【1】下载PaddleDetection源码,最新分支2.1.0版本 https://github.com/paddlepaddle/paddledetection/tree/release/2.1...
PP-YoLoE | PP-YoLov2全面升级Anchor-Free,速度精度完美超越YoLoX和YoLov5,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widthmultiplier和depthmultiplier配置。PP-YOLOE避免使用诸如d
为同时满足准确性与高效性,PP-YOLOv2作者团队做了大量优化工作,PP-YOLOv2(R50)在COCO test数据集mAP从45.9%达到了49.5%,相较v1提升了3.6个百分点,FP32 FPS高达68.9FPS,FP16 FPS高达106.5FPS,超越了YOLOv4甚至YOLOv5!如果使用RestNet101作为骨架网络,PP-YOLOv2(R101)的mAP更高达50.3%,并且比同等精度下的YOLOv...
其实Mish激活函数已在YOLOv4、YOLOv5等中被证明是有效的。Backbone采用mish激活函数。然而,作者更喜欢使用预先训练的参数,因为有一个强大的模型(在ImageNet上达到了82.4%的top-1精度)。 为了保持Backbone不变,作者将mish激活函数应用于检测neck而不是Backbone。