2달 전
PP-YOLOE: YOLO의 발전된 버전
Xu, Shangliang ; Wang, Xinxin ; Lv, Wenyu ; Chang, Qinyao ; Cui, Cheng ; Deng, Kaipeng ; Wang, Guanzhong ; Dang, Qingqing ; Wei, Shengyu ; Du, Yuning ; Lai, Baohua
초록
본 보고서에서는 성능이 뛰어나고 배포가 용이한 최신 산업용 객체 검출기인 PP-YOLOE를 소개합니다. 우리는 이전의 PP-YOLOv2를 기반으로 최적화를 진행하였으며, 앵커 없는 패러다임, 더 강력한 백본과 넥(CSPRepResStage, ET-head 및 동적 라벨 할당 알고리즘 TAL을 탑재)을 사용하였습니다. 다양한 실무 시나리오에 맞춰 s/m/l/x 모델을 제공합니다. 그 결과, PP-YOLOE-l은 COCO 테스트-데브에서 51.4 mAP와 Tesla V100에서 78.1 FPS를 달성하여, 이전 최신 산업용 모델인 PP-YOLOv2와 YOLOX에 비해 각각 (+1.9 AP, +13.35% 속도 향상)과 (+1.3 AP, +24.96% 속도 향상)의 뚜렷한 개선을 보였습니다. 또한, PP-YOLOE는 TensorRT와 FP16 정밀도로 추론 속도가 149.2 FPS에 도달하였습니다. 우리는 설계의 효과성을 검증하기 위해 광범위한 실험을 수행하였습니다. 소스 코드와 사전 학습된 모델은 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection에서 이용할 수 있습니다.