منذ 2 أشهر

PP-YOLOE: إصدار متطور من YOLO

Xu, Shangliang ; Wang, Xinxin ; Lv, Wenyu ; Chang, Qinyao ; Cui, Cheng ; Deng, Kaipeng ; Wang, Guanzhong ; Dang, Qingqing ; Wei, Shengyu ; Du, Yuning ; Lai, Baohua

عرض تفاصيل الورقة البحثية

الملخص

في هذا التقرير، نقدم PP-YOLOE، وهو نظام كشف الأشياء الصناعي ذو الأداء العالي والنشر الودّي. قمنا بتحسينه على أساس النموذج السابق PP-YOLOv2، باستخدام مفهوم بدون نقاط المرجع (anchor-free)، وشبكة ظهرية ورقبة أكثر قوة مجهزة بـ CSPRepResStage، ET-head وخوارزمية تعيين التسميات الديناميكية TAL. نوفر نماذج صغيرة ومتوسطة وكبيرة ومتناهية في الكبر (s/m/l/x) لمختلف السيناريوهات العملية. نتيجة لذلك، حقق نموذج PP-YOLOE-l معدل دقة 51.4 mAP على مجموعة اختبار COCO test-dev و78.1 FPS على معالج Tesla V100، مما يمثل تحسيناً ملحوظاً (+1.9 AP، +13.35% زيادة في السرعة) و(+1.3 AP، +24.96% زيادة في السرعة) مقارنة بالنموذج الصناعي السابق الأكثر تقدماً PP-YOLOv2 والنموذج YOLOX على التوالي. علاوة على ذلك، بلغت سرعة الاستدلال لـ PP-YOLOE 149.2 FPS باستخدام TensorRT ودقة FP16. كما أجرينا العديد من التجارب الواسعة للتحقق من فعالية تصاميمنا. يمكن الوصول إلى الكود المصدر والنماذج المدربة مسبقاً عبر الرابط:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.