PaddleDetection重磅升级!PP-YOLOE、PP-PicoDet云边端一网打尽!
目标检测作为计算机视觉领域的顶梁柱,不仅可以独立完成车辆、商品、缺陷检测等任务,也是人脸识别、视频分析、以图搜图等复合技术的核心模块,在自动驾驶、工业视觉、安防交通等领域的商业价值有目共睹。
正因如此,YOLOv5、YOLOX、PP-YOLOE、PP-PicoDet等优秀算法层出不穷,各有优劣侧重。而在当前云、边、端多场景协同的产业大趋势下,运行速度、模型计算量、模型格式转化、硬件适配、统一部署方案等实际问题都需要考虑,到底该怎么选呢?
今天小编就给大家推荐一个,针对云、边、端各环境都深层优化的超强目标检测开发套件 — PaddleDetection。无论你追求的是高精度、轻量化,还是场景预训练模型,它其中的模型都能以业界最高标准满足你的需求。同时,这些模型都拥有统一的使用方式及部署策略,不再需要进行模型转化、接口调整,更贴合工业大生产标准化、模块化的需求!
还在等什么!赶紧查看全部开源代码并Star收藏吧!!
传送门: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection
下面,让我们来详细解读下这个开发套件中的模型,是如何达到业界最高标准,又如何提供产业最佳实践体验的!
PP-YOLOE:
高精度SOTA目标检测模型
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-速度都超越当前所有同等计算量下的YOLO模型!
性能卓越:具体来说,PP-YOLOE-l在COCO test-dev上以精度51.4%,TRT FP16推理速度149FPS的优异数据,相较YOLOX,精度提升1.3%,加速25%;相较YOLOv5,精度提升0.7%,加速26.8%。训练速度较PP-YOLOv2提高33%,大幅降低模型训练成本。
部署友好:与此同时,PP-YOLOE在结构设计上避免使用如deformable convolution或者matrix nms之类的特殊算子,使其能轻松适配更多硬件。当前已经完备支持NVIDIA V100、T4这样的云端GPU架构以及如Jetson系列等边缘端GPU和FPGA开发板。
PP-YOLOE完整代码实现:
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.4/configs/ppyoloe
技术报告:
https://arxiv.org/abs/2203.16250
PP-PicoDet:
0.7M超超超轻量SOTA目标检测模型
超乎想象的超小体积及超预期的性能,使PP-PicoDet成为边缘、低功耗硬件部署的最佳选择。
更强性能:PP-PicoDet-S参数量仅有1.18M,却有32.5%mAP的精度,不仅精度比相较YOLOX-Nano高6.7%,推理速度还提升了26%;相较比NanoDet-Plus,mAP也高出了2%,速度提升30%。最新增加的PP-PicoDet-XS更是仅有0.7M,在CPU上预测速度可达250FPS以上,在训练速度上也大幅提升一倍以上。
更好优化支持:考虑到端侧对计算量的优化追求是极致的,PP-PicoDet在模型量化训练和稀疏化压缩方案支持方面做了更深度的打磨,仅需两步,即可实现在移动端部署加速30%以上的效果。
更友好部署:为了部署更加轻松高效, PP-PicoDet在模型导出环节, 将模型的后处理包含在了网络中,支持预测直接输出检测结果,无需额外开发后处理模块,还能端到端加速10%-20%。
PP-PicoDet代码实现:
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.4/configs/picodet
技术报告地址:
https://arxiv.org/abs/2111.00902
更多开源社区优秀算法
统一、极致的开发体验
PaddleDetection还第一时间收录了如YOLOv4、YOLOX及SwinTransformer等在内的前沿优秀算法,与Faster-RCNN、YOLOv3等经典算法一同,为用户提供极致简单、统一的使用方式, 且得益于飞桨原生推理库Paddle Inference及飞桨端侧推理框架Paddle Lite的能力,通过支持TensorRT和OpenVino,开发者可以快速完成在服务端和边缘端GPU或ARM CPU、NPU等硬件上的高性能加速部署。此外,PaddleDetection还支持一键导出为ONNX格式,顺畅对接ONNX生态。
以上所有模型、代码及使用文档、Demo均在PaddleDetection中开源提供,从此无需再内卷,通用目标检测,这一个项目就够了!
赶紧
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