本報告では、高性能かつ導入が容易な産業界最先端の物体検出器であるPP-YOLOEを紹介します。当該検出器は、従来のPP-YOLOv2を基に最適化され、アンカーなし（anchor-free）パラダイム、より強力なバックボーンとネック（CSPRepResStage、ET-headを搭載）、動的なラベル割り当てアルゴリズムTALを使用しています。異なる実践シナリオに対応するため、s/m/l/xの各モデルを提供しています。その結果、PP-YOLOE-lはCOCO test-devで51.4 mAP、Tesla V100で78.1 FPSを達成し、それぞれ従来の産業界最先端モデルであるPP-YOLOv2とYOLOXに対して（+1.9 AP、+13.35%の速度向上）と（+1.3 AP、+24.96%の速度向上）という著しい改善を示しました。さらに、TensorRTおよびFP16精度を使用したPP-YOLOEの推論速度は149.2 FPSに達しています。当研究では、設計の有効性を確認するために広範な実験を行いました。ソースコードおよび事前学習済みモデルは以下のURLから入手可能です。https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection