github地址：https://github.com/wuzhihao7788/yolodet-pytorchYOLODet-PyTorchYOLODet-PyTorch是端到端基于pytorch框架复现yolo最新算法的目标检测开发套件，旨在帮助开发者更快更好地完成检测模型的训练、精度速度优化到部署全流程。YOLODet-PyTorch以模块化的设计实现了多种主流YOLO目标检测算法，并且提供

它提供了一系列先进的目标检测算法，包括但不限于FasterR-CNN,MaskR-CNN,YOLOv3,YOLOv4,PP-YOLO等，以及丰富的高质量预训练模型，方

它提供了一系列先进的目标检测算法，包括但不限于FasterR-CNN,MaskR-CNN,YOLOv3,YOLOv4,PP-YOLO等，以及丰富的高质量预训练模型，

PP-YOLOevaluationmetricsshowimprovedperformanceoverYOLOv4,theincumbentstateoftheartobjectdetectionmodel.Yet,theBaiduauthorswrite:PP-YOLO

PP-YOLO:Aneffectiveandefficientimplementationofobjectdetector期刊:arXivpreprint年份:2020主要内容列举:①:实现一个有效性和效率相对平衡的对象检测器

文章目录Abstract1.Introduction先介绍了一堆前人的work自己的workexpect2.RelatedWork先介绍别人的work与我们的区别3.Method3.1.ArchitectureBackboneDetectionNeckDetectionHead3.2.SelectionofTricksLargerBatchSizeEMADropBlockIoULossIoUAwa

2020年，新出了几个新版本的YOLO目标检测，在微信朋友圈里转发的最多的有YOLOv4，Yolo-Fastest，YOLObile以及百度提出的PP-YOLO。在此

文章目录1、PP-YOLO1.1、网络架构1.1.1、BackBone骨干网络1.1.2、DetectionNeck1.1.3、DetectionHead1.2、Tricks的选择1.2.1、更大的batchsize1.2.2、滑动平均1.2.3、DropBlock1.2.4、IOULoss1.2.5、IOUAware1.2.6、GRIDSensitive1.2.7、MatrixNMS1.2.8、

点击左上方蓝字关注我们背景介绍近70年来，我国交通基础设施极速发展。根据2018年末国家统计局发布的最新数据，中国高铁总里程已突破3万公里，营业总里程达到14.6万公里，覆盖了大约99%的20万人口以上的城市，居世界首位。中国高铁极大地方便了全国人民的工作及生活，铁路也因此在我国有“国民经济大动脉”之称。而铁路安全，作为关系到国家和人民生命财产的大事，一直受到国家和铁道部的高度重视。要想将铁路运输

PPYOLO模型简介2.环境搭建2.1Paddle框架安装2.2PaddleDetection依赖库安装3.训练自己的数据集3.1准备数据集3.2修改配置文件3.3训练4.推理测试1.PPYOLO模型简介PP-YOLO

基于这种动机，百度提出了PP-YOLO——一种基于YOLOv3+各

作者|JacobSolawetz编译|Flin来源|towardsdatasciencePP-YOLO评估指标比现有最先进的对象检测模型YOLOv4表现出更好的性能。然而，百度的作者写道：本文不打算介绍一种新型的目标检测器。它更像是一个食谱，告诉你如何逐步建立一个更好的探测器。让我们一起看看。YOLO发展史YOLO最初是由JosephRedmon编写的，用于检测目标。目标检测是一种计算机视觉技术，

环境安装1.安装百度下深度学习模型–PaddlePaddlePP-YOLO模型中MatrixNSM，GridSenstive等优化项依赖Paddle框架最新版本支持，在work目录下提供了AIStudio上可用的Paddle安装包，可以直接通过如下命令进行安装，目前需要使用AiStudioGPU环境。注意：由于AIStudio环境限制，暂时不支持Paddle最新版本安装，使用work目录下提供的w

PP-YOLO：45.2%mAP，速度高达72.

考虑到yolo3的广泛应用，我们考虑在yolo3基础模型训练得到一个更快，准确率更高的模型，即PP-YOLO。2.介绍最近出现了yolov4，5模型，这些模型也是基于yolo3算法改进得来。

低配版PP-YOLO实战目录1、数据处理与读取2、目标检测模型PP-YOLO3、总结第一部分：数据处理与读取一、数据处理林业病虫害数据集和数据预处理方法介绍在本课程中，将使用百度与林业大学合作开发的林业病虫害防治项目中用到昆虫数据集

文章目录前言一、什么是PP-YOLO二、环境搭建1、部署本项目时所用环境2、LabVIEW工具包下载及安装三、模型的获取与转化1、安装paddle2、安装依赖的库3、安装pycocotools4、导出onnx

我们在之前的PP-YOLO

飞桨PaddlePaddle-百度架构师手把手21天带你零基础实践深度学习接触深度学习已经有一段时间了，一次偶然的机会，因为在应用YOLOv3做行人检测的时候，注意到了一种新的目标检测方法PP-YOLO

系列中输入侧，Backbone，Neck，Head，Tricks的特点先上个YOLO论文代码大合集（截止22年11月）三、YOLOV1三、YOLOV4四、YOLOV5五、YOLOV6六、YOLOV7七、PP-YOLO

PP-YOLO：45.2%mAP，速度高达72.

PP-YOLOv2目录PP-YOLOv2的改进点数据增强：+MixUpBackbone：换R50+BetterPre-Train+dcnNeck：+SPP+CoordConv+DropBlock+PAN+MISHLoss：+IoULoss+IoUAwareLoss其他：+LargeBatchSize+GridSensitive+EMA+MatrixNMS+LargeInputSizePP-YOLO

作者丨happy审稿丨邓富城编辑丨极市平台导读本文是百度的研究员对PP-YOLO的一次升级，从PP-YOLO出发，通过增量消融方式逐步添加有助于性能提升且不增加推理耗时的措施，取得了更佳的性能(49.5%

PP-YOLO:AnEffectiveandEffificientImplementationofObjectDetector引言PP-YOLO是PaddleDetection优化和改进的YOLOv3的模型

本次II级兼容性测试基于寒武纪MLU370系列，测试了包含PP-YOLO、YOLOv3、ResNet50、DeepLabv3、BERT、OCR-DB等共计15个模型的验证，覆盖了计算机视觉、自然语言处理两大技术领域

YOLO系列目标检测算法目录-文章链接YOLO系列目标检测算法总结对比-文章链接YOLOv1-文章链接YOLOv2-文章链接YOLOv3-文章链接YOLOv4-文章链接Scaled-YOLOv4-文章链接YOLOv5-文章链接YOLOv6-文章链接YOLOv7-文章链接PP-YOLO-文章链接PP-YOLOv2-文章链接YOLOR-文章链接YOLOS-文章链接YOLOX-文章链接PP-YOLOE-

目录前言一、PP-YOLO深度解析YOLOv3及优化模型PP-YOLO深度解析PP-YOLO模型结构二、YOLO优化策略详解0.目标检测模型优化方法1.YOLOv3-DarkNet53优化2.PP-YOLO

2020年，新出了几个新版本的YOLO目标检测，在微信朋友圈里转发的最多的有YOLOv4，Yolo-Fastest，YOLObile以及百度提出的PP-YOLO。

/arxiv.org/pdf/2104.10419.pdfGitHub：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection1、Motivation之前提出的PP-YOLO

允中发自凹非寺量子位编辑|公众号QbitAI工业视觉、自动驾驶、安防、新零售等我们身边熟知的各行各业都需要目标检测技术，由于其很好的平衡了标注成本、检测精度和速度等，成为当前智能制造产业升级浪潮中被商业化应用最为广泛的AI技术之一。而实际生产环境对检测算法的精度、速度、体积等要求往往十分苛刻。例如工业质检，生产线上往往需要毫秒级别的图片检测速度，而为了确保使用厂商收益最大化，还需要尽量平衡硬件成本

2021SC@SDUSC本周分析PP-YOLO模型库ModelGPUnumberimages/GPUbackboneinputshapeBoxAPvalBoxAPtestV100FP32(FPS)V100TensorRTFP16

PaddleDetection训练自己的（VOC）数据集简介：PP-YOLO是PaddleDetection优化和改进的YOLOv3的模型，其精度(COCO数据集mAP)和推理速度均优于YOLOv4模型

关注：决策智能与机器学习，深耕AI脱水干货作者：GitHubDaily来源：GitHub转载请联系作者编者按：PP-YOLO，实现铁路等场景自动化巡检的智能视觉识别系统核心技术。

PP-YOLO的实验评估指标比现有最先进的对象检测模型YOLOv4表现出更好的性能，然而，本文并不打算介绍一种新型的目标检测器，而更像是一个食谱，告诉你如何逐步建立一个更好的探测器。让我们一起看看。

PP-YOLO:AnEffectiveandEffificientImplementationofObjectDetector百度摘要Duetolimitationofhardware,itisoftennecessarytosacrififice

但是，这激励我，后续会继续研究下PP-YOLO系列（PP-YOLO，PP-YOLOv2,PP-YOLOE）；Scaled-YOLOv4和Anchor-free的YOLOX。当

2020年，新出了几个新版本的YOLO目标检测，在微信朋友圈里转发的最多的有YOLOv4，Yolo-Fastest，YOLObile以及百度提出的PP-YOLO。在此之

文章目录四、YOLO系列目标检测算法五、世界冠军拆解CVPR2020赛题：如何打好AI比赛5.1AI比赛的本质5.2如何涨点5.2.1CrowdHuman吧比赛解析5.2.2铝压铸件检测问题解析5.3如何给解决方案排序？5.4冠军赛事分享：六、PP-YOLO6.1PP-YOLO简介6.2PP-YOLO改进策略和效果6.2.1PaddleDetectionYOLOv3优化策略6.2.2YOLOv3-

YoloV3的改进和优化本文主要是参考YoloV4和pp-Yolo来谈一下自己的感受，如有不正确地方欢迎各位指正。

简述yolo1-yolo3Objectdetectionisacomputervisiontaskthatinvolvespredictingthepresenceofoneormoreobjects,alongwiththeirclassesandboundingboxes.YOLO(YouOnlyLookOnce)isastateofartObjectDetectorwhichcanperfo

[PP-YOLOV2保姆级教程]使用自定义数据集实现吸烟识别预测PP-YOLOV2介绍通过结合多项有效的改进，在COCO2017上将PP-YOLO的性能从45.9％mAP提升到49.5％mAP。

自20年下半年YOLOv4、YOLOv5、PP-YOLO、YOLO-Fastest和YOLOv4Tiny等等轮番轰炸、掀起

自20年下半年YOLOv4、YOLOv5、PP-YOLO、YOLO-Fastest和YOLOv4Tiny等等轮番轰炸、掀起「YOLO狂潮」后，时隔半年，超越YOLOv5的PP-Y

最近想用PP-YOLO做一个推理部署的项目，新买了个板子老黄的JetsonXavierNX，准备用PaddleInference来试试效果~图1：JetsonXavierNX本期教程教你从0到1，带你动手实操从

*免责声明:1\此方法仅提供参考2\搬了其他博主的操作方法,以贴上路径.3*场景一:yolov1场景二:yolov2场景三:yolov3场景四:yolov4场景五:yolov5场景六:pp-Yolo场景七

计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G对PP-YOLO的一次升级，从PP-YOLO出发，通过增量消融方式逐步添加有助于性能提升且不增加推理耗时的措施，取得了更佳的性能(49.5%mAP)-速度(69FPS

YOLODet-PyTorchgithub地址：GitHub-wuzhihao7788/yolodet-pytorch:reproducetheYOLOseriesofpapersinpytorch,includingYOLOv4,PP-YOLO

工业视觉、自动驾驶、安防、新零售等我们身边熟知的各行各业都需要目标检测技术，由于其很好的平衡了标注成本、检测精度和速度等，成为当前智能制造产业升级浪潮中被商业化应用最为广泛的AI技术之一。而目标检测的王牌家族——YOLO系列模型，作为单阶段目标检测算法的代表之一，一经出世，便以快速精准的检测效果而迅速蹿红。其不仅在速度上做到真正实时，精度上也可以达到很多非实时两阶段模型才有的水平。来自论文《YOL

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简介图1：论文原文本文介绍的是百度于202020202020年提出的目标检测算法，PP{\rmPP}PP-YOLO{\rmYOLO}YOLO，它主要是基于YOLOv3{\rmYOLOv3}YOLOv3实现