Matrix NMS被使用,它可以并行运行,比传统的NMS更快 CoordConv被用在FPN的 1\times1 的卷积中,以及检测头的第一个卷积层中。CoordConv允许网络学习到平移不变性,提升了检测位置精度 SPP只被用于顶部特征图中,以提升backbone的感受野 PP-YOLO的数据增强和预处理 PP-YOLO使用了以下增强和预处理: Mixup训练,采用以 Bea...
但引入Soft NMS会使推理速度变慢。因此此轮模型优化采用了更优的Matrix NMS：一种并行化进行Soft NMS的实现思路。Matrix NMS通过一个矩阵并行运算的方式计算出任意两个框之间的IoU，例如对某一个预测框B计算抑制系数时，Matrix NMS通过矩阵并行方式计算出所有得分高于B的预测框与预测框B的IoU，然后根据这些IOU和得分...
使用与YOLOv4类似的Grid Sensitive方法,以提高边界框中心预测的准确性。 使用Matrix NMS [112],可以并行运行,比传统NMS更快。 对于FPN的1×1卷积以及检测头部的第一卷积层,使用CoordConv [113]。CoordConv允许网络学习平移不变性,从而提高检测的定位性能。 仅在顶部特征图上使用Spatial Pyramid Pooling,以增加骨干网络...
Matrix NMS CoordConv — 卷积 SPP(空间金字塔池)的附加通道 ImageNet 预训练蒸馏模型 消融研究如上图所示 PP-YOLOv2改进 FPN被PANet取代 Mish 激活 增加了输入图像的大小 修改了IoU aware损失: 消融研究: PP-YOLOv2的 detection neck架构 试了但没成功的技巧: 余弦学习率衰减 在再训练期间冻...
因此此轮模型优化采用了更优的Matrix NMS:一种并行化进行Soft NMS的实现思路。Matrix NMS通过一个矩阵并行运算的方式计算出任意两个框之间的IoU,例如对某一个预测框B计算抑制系数时,Matrix NMS通过矩阵并行方式计算出所有得分高于B的预测框与预测框B的IoU,然后根据这些IOU和得分高于B的预测框的被抑制概率做近似估算...
检测框的处理部分也是能提升性能的,通过增加Matrix NMS,mAP提高了0.6%。这个表格暂时不考虑NMS对推理时间的影响,在实际测试中,MatrixNMS是能比传统NMS降低推理时间的 4.5 G->I 到了最后阶段,很难通过增加网络复杂度来提高mAP,因此我们将SPP和CoordConv放到这里再来考虑。这两个结构所带来的额外参数较少,而实验也证明...
法2:NMS(非极大值抑制)。2个框重合度很高,大概率是一个目标,那就只取一个框。 重合度的计算方法:交并比IoU=两个框的交集面积/两个框的并集面积。 具体算法: 面试必考的NMS 法1的bug:2个目标本身比较近怎么办?依然没有解决。 如果...
但引入Soft NMS会使推理速度变慢。因此此轮模型优化采用了更优的Matrix NMS:一种并行化进行Soft NMS的实现思路。Matrix NMS通过一个矩阵并行运算的方式计算出任意两个框之间的IoU,例如对某一个预测框B计算抑制系数时,Matrix NMS通过矩阵并行方式计算出所有得分高于B的预测框与预测框B的IoU,然后根据这些IOU和得分高于...
NMS: 非极大值抑制(Non-Maximum Suppression), 功能:从大量的预测结果中筛选出得分最高的结果。 思路:NMS的主要思路是通过计算目标框之间的重叠度(即IOU,交并比)来剔除非最佳结果。 代码实现: YOLOv5的NMS代码使用了一个循环来遍历所有的预测框,并进行判断和筛选。
Matrix NMS可以得到0.7%mAP的性能增益; CoordConv可以得到0.5%mAP的性能增益; SPP可以得到0.3%mAP的性能增益; Better ImageNet Pretrain可以得到0.3%mAP的性能增益。 最后,上图给出了所提PP-YOLO与其他方法的性能-推理速度的对比。可以看到:相比YOLOv4,PP-YOLO具有更高的mAP指标,同时具有更快的推理速度。此外...