PP-YOLOE介绍与复现

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码云：https://gitee.com/YFwinston/PaddleDetection
github：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/ppyoloe
GPU平台：https://cloud.videojj.com/auth/register?inviter=18452&activityChannel=student_invite
知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/527210954
arxiv：https://arxiv.org/pdf/2203.16250.pdf

1 PP-YOLOE介绍

这是2022年第一个关于YOLO的改版，该版本由百度提出，称之为YOLOE，是目前各项指标sota的工业目检测器，性能sota且部署相对友好。

论文地址： https://arxiv.org/pdf/2203.16250.pdf
代码已开源： https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/ppyoloe

1.1、设计机制

该检测器的设计机制包括：

• Anchor free无锚盒机制
• 可扩展的backbone和neck，由CSPRepResStage(CSPNet+RMNet)构成
• 使用Varifocal Loss(VFL)和Distribution focal loss(DFL)的头部机制ET-head
• 动态标签分配算法Task Alignment Learning（TAL）

相较于其他 YOLO 系列算法，PP-YOLOE 主要有以下三大优势：

更强性能：PP-YOLOE 的 s/m/l/x 全系列四个尺寸在精度及速度方面均超越其他同体量算法。详细数据如图 1 所示，其中 PP-YOLOE-l 在 COCO test-dev 上精度可达 51.4%，在 V100 上使用 TRT FP16 进行推理，速度可达 149FPS，相较于YOLOX-l[4]精度提升 1.3 AP，速度提升 24.96%；相较于YOLOv5-x[5]精度提升 0.7AP，TRT-FP16 加速 26.8%；相较于PP-YOLOv2[6]精度提升 1.9 AP，速度提升 13.35%。

图 1 PP-YOLOE 各尺寸模型性能与其他模型对比示意图

更丰富灵活的配置方案：PP-YOLOE 不仅提供 4 种固定尺寸，且支持开发者灵活地定制化配置更多尺寸；顺畅支持包括模型量化、剪枝和蒸馏在内丰富的模型优化策略，满足实际产业场景中速度和精度的极致追求；全面高质量支持包括 TensorRT 和 OpenVINO 在内的加速库，还提供一键转出 ONNX 格式，可顺畅对接 ONNX 生态。

更全硬件支持：PP-YOLOE 在结构设计上避免使用 DCN、Matrix NMS 等不易部署的算子，使其可以方便地部署到不同的硬件当中。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 设备。

1.2、介绍

目前YOLOX以50.1达到了速度和精度的最佳平衡，V100上测试可达68FPS，是当前YOLO系列网络的集大成者，YOLOX引入了先进的动态标签分配方法，在精度方面显著优于YOLOv5，受到YOLOX的启发，作者进一步优化了之前的工作PP-YOLOv2。在PP-YOLOv2的基础上提出YOLOE，该检测器避免使用deformable convolution和matrix nms等运算操作，能在各种硬件上得到很好的支持。
YOLOE在速度和准确性权衡方面优于YOLOv5和YOLOX。在640 × 640的分辨率下，YOLOE-l 达到 51.4 mAP，78.1 FPS：
以1.9%

• AP高于 PP-YOLOv2，
• 以1.0% AP高于YOLOX-l（截止2月31日YOLOX官网的精度）
• 以2.3% AP高于
  YOLOv5-l（截止2月31日YOLOv5官网的精度）

YOLOE借鉴YOLOv5，采用width multiplier和depth multiplier的方式配置，支持TensorRT和ONNX，部署代码开源在PaddleDetection。

YOLOE网络结构：

更多解析：
2022年新版YOLO解读(PP-YOLOE)
YOLO界再起波澜！mAP 51.4，149FPS，目标检测，一个就够了

2 PaddleDetection 复现

2.1 使用的平台

PP-YOLOE的复现是在【极链AI云】平台搭建：https://cloud.videojj.com/auth/register?inviter=18452&activityChannel=student_invite

apt-get update
apt-get install git -y

# 克隆PaddleDetection仓库
cd /home
git clone https://gitee.com/YFwinston/PaddleDetection

# 安装其他依赖
cd PaddleDetection
pip install -r requirements.txt
pip install opencv-python-headless==4.1.2.30

# 编译安装paddledet
python setup.py install

安装后确认测试通过：

cd /home/PaddleDetection
python ppdet/modeling/tests/test_architectures.py

测试通过后会提示如下信息：

.......
----------------------------------------------------------------------
Ran 7 tests in 18.376s

OK

2.2 demo测试

cd /home/PaddleDetection
# 推理单张图片
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer.py -c configs/ppyoloe/ppyoloe_crn_l_300e_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_300e_coco.pdparams --infer_img=demo/000000014439_640x640.jpg

cd /home/PaddleDetection
# 推理文件中的所有图片
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer.py -c configs/ppyoloe/ppyoloe_crn_l_300e_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_300e_coco.pdparams --infer_dir=demo

检测结果：