YOLOE 第2页

YOLO系列目标检测算法——PP-YOLOv2

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Mr.小梅·2022-12-16 19:17

YOLO系列目标检测算法——YOLOR

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Mr.小梅·2022-12-16 06:29

YOLO系列目标检测算法——PP-YOLO

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Mr.小梅·2022-12-07 13:39

paddle 45 使用paddledetection做旋转框预测（预测自己的dota数据集）

万里鹏程转瞬至·2022-12-06 00:29

PP-YOLOE-R：一种高效的目标检测网络

PP-YOLOE-R：一种高效的目标检测网络PP-YOLOE-R是基于PP-YOLOE的高效anchor-free旋转目标检测器，作者在PP-YOLOE-R中引入了一系列有用的技巧，以提高检测精度，同时减

自动驾驶之心·2022-12-05 13:45

基于OpenVINO部署PaddlePadle-YOLOE模型—1.项目介绍

基于OpenVINO部署PaddlePadle-YOLOE模型1.PP-YOLOE模型2.OpenVINOTM3.项目环境4.项目下载安装5.OpenVINOTM部署PP-YOLOE模型实现1.PP-YOLOE

爱码一万年·2022-11-29 02:31

Yes, PP-YOLOE！80.73mAP、38.5mAP，旋转框、小目标检测能力双SOTA！

百度大脑·2022-11-25 13:34

2022/10/10-10/15周报

周报内容：CVPR2022论文两篇使用PP-YOLOE+M模型进行PCBA板缺陷检测下周工作计划学习产出：1.论文笔记ViM:Out-Of-DistributionwithVirtual-logitMatching

嘿！947·2022-11-24 18:59

2022/10/17-10/22周报

周报内容：CVPR2022论文一篇使用PP-YOLOE+M模型进行PCBA板缺陷检测下周工作计划学习产出：一、论文笔记Self-SupervisedPredictiveConvolutionalAttentiveBlockforAnomalyDetection1

嘿！947·2022-11-24 18:59

2022/10/24-10/29周报

周报内容：CVPR2021论文《CutPaste：Self-SupervisedLearningforAnomalyDetectionandLocalization》使用PP-YOLOE+M模型进行PCBA

嘿！947·2022-11-24 18:59

PaddleDetection的学习笔记（PP-YOLOE）

目录1PaddleDetection介绍2安装PaddleDetection3模型训练/评估/预测infer.py——模型预测4模型配置文件说明——model.yml优化器设置：optimizer.yml5代码说明5.1ppdet/optimizer.py：优化器设置5.2tools/infer.py5.2.1路径预设代码4.2utils/post_process.py4.2.1corner_po

songyuc·2022-11-23 09:01

PP-YOLOE、PP-PicoDet云边端一网打尽！

正因如此，YOLOv5、YOLOX、PP-YOLOE、PP-PicoDet等优秀算法层出不穷，各有优劣侧重。

敲代码的灰太狼·2022-11-23 09:01

超越YOLO v5的最强算法矩阵来啦！目标检测，只要这一个就够了！

正因如此，YOLOv5、YOLOX、PP-YOLOE、PP-PicoDet等优秀算法层出不穷，各有优劣侧重。

人工智能与算法学习·2022-11-21 14:08

2022/10/31-11/5周报

周报内容：1.论文精读《DRAEM》2.焊接电路板数据集调研3.使用PP-YOLOE+M模型进行PCBA板缺陷检测4.下周工作计划学习产出：一、论文笔记DRAEM–Adiscriminativelytrainedreconstructionembeddingforsurfaceanomalydetection

嘿！947·2022-11-20 22:47

【目标检测-YOLO】博客阅读：Introduction to the YOLO Family

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

理心炼丹·2022-11-09 17:39

较YOLOv7精度提升1.9%，54.7mAP的PP-YOLOE+强势登场！

答案是：PP-YOLOE+PP-YOLOE+是基于飞桨云边一体高精度模型PP-YOLOE迭代优化升级的版本，具备以下特点：

我爱计算机视觉·2022-11-09 09:11

基于OpenVINO部署PaddlePadle-YOLOE模型

1.项目介绍1.1PP-YOLOE模型目标检测作为计算机视觉领域的顶梁柱，不仅可以独立完成车辆、商品、缺陷检测等任务，也是人脸识别、视频分析、以图搜图等复合技术的核心模块，在自动驾驶、工业视觉、安防交通等领域的商业价值有目共睹

爱码一万年·2022-11-04 18:42

YOLO系列目标检测算法-YOLOv1

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

Mr.小梅·2022-09-30 15:38

YOLO系列目标检测算法-YOLOv3

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

Mr.小梅·2022-09-28 09:26

YOLO系列目标检测算法-YOLOv2

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

Mr.小梅·2022-09-28 09:22

YoloX大升级：阿里巴巴提出新框架，超越Yolov6和PPYoloE（附源代码）

/github.com/alibaba/EasyCV计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G最新阿里巴巴研究员，基于自研平台，对YoloX检测框架进行了改进，并且效率更快，超越了Yolov6和PP-YoloE

计算机视觉研究院·2022-09-07 10:34

#今日论文推荐# YOLOX升级 | 阿里巴巴提出YOLOX-PAI，1ms内精度无敌，超越YOLOv6、PP-YOLOE

wwwsxn·2022-09-02 20:33

PP-YoLoE | PP-YoLov2全面升级Anchor-Free，速度精度完美超越YoLoX和YoLov5

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨ChaucerG来源丨集智书童PP-YOLOE是基于PP-YOLOv2的卓越的单阶段Anchor-free模型，超越了多种流行的yolo模型

Tom Hardy·2022-08-25 13:44

YOLOv5、YOLOX、YOLOv6的分析与比较

美团的技术团队在最近提出了YOLOv6网络模型，美团在技术文档中重点对比了前两代的YOLOv5和YOLOX，以及百度的PP-YOLOE，在对coco数据集的验证中，YOLOv6不仅识别速度更快，且准确度也更高

帕里亚·2022-08-18 10:06

PP-YoLoE | PP-YoLov2全面升级Anchor-Free，速度精度完美超越YoLoX和YoLov5

扫码在主页获取加入方式论文地址：https://arxiv.org/pdf/2203.00555.pdf源代码：https://github.com/microsoft/unilm计算机视觉研究院专栏作者：Edison_GPP-YOLOE

计算机视觉研究院·2022-08-08 07:11

yoloe 目标检测使用笔记

目录百度设计，网络优化点pytorch版有tensorrt：训练自己的数据：tensorrt支持PPYOLOE_pytorch测试转rknn才坑笔记

AI视觉网奇·2022-06-28 07:12

2022年新版YOLO解读(PP-YOLOE)

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨陈e来源丨GiantPandaCV【导语】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

Tom Hardy·2022-05-30 07:53

YOLOE，2022年新版YOLO解读

前言：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。

pogg_·2022-04-12 08:20

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