picodet

PP-PicoDet注意版面分析模型的结果导出时不需要有后处理，可以在configs/runtimes.yml中设置benchmark=Tr

版面分析使用轻量模型PP-PicoDet检测模型实现版面各种类别的检测。注意版面分析模型的结果导出时不需要有后处理，可以在configs/runtimes.yml中设置benchmark=True
博观而约取,厚积而薄发·2024-02-03 13:53

PaddleDetection学习3——使用Paddle-Lite在 Android 上部署PicoDet模型（fp16）

使用Paddle-Lite在Android上运行PicoDet模型（fp16）1.环境准备2.部署步骤2.1下载Paddle-Lite-Demo2.2打开picodet_detection_demo项目
waf13916·2024-02-02 08:15

使用飞浆训练目标检测模型

参考链接：PP-PicoDet算法训练行人检测模型-CSDN博客文章浏览阅读306次。
无忧秘书智脑·2024-01-20 14:13

最新开源的目标检测算法来了！

而今天给大家推荐的全新发布的PP-YOLOE和PP-PicoDet增强版，相比YOLOv
AI小白龙*·2024-01-09 11:17

C#利用openvino部署PP-TinyPose人体姿态识别

而PP-TinyPose的出世彻底打破了这个僵局，采用Top-Down的方式，先应用3.3M、150FPS的超轻量检测网络PP-PicoDet检测出人体，再用基于Lite-HRN
小楼先森·2024-01-04 21:34

C#利用openvino部署PP-TinyPose人体姿态识别

而PP-TinyPose的出世彻底打破了这个僵局，采用Top-Down的方式，先应用3.3M、150FPS的超轻量检测网络PP-PicoDet检测出人体，再用基于Lite-HRN
FL1623863129·2024-01-04 17:23

PP-PicoDet算法训练行人检测模型

PP-PicoDet算法训练行人检测模型1，效果图2，PP-PicoDet介绍3，使用飞浆框架训练模型1，准备好图片和对应的标注文件2，划分训练集和验证集3，vilabel_list.txt4，目录结构
zsh_abc·2023-12-01 15:16

PaddleDetection训练目标检测模型

PaddleDetection训练目标检测模型一，安装标注软件二，数据标注和清洗三，安装PaddleDetection环境四，修改配置文件，本文选择的是PP-PicoDet算法五，训练模型六，训练完成之后导出模型七
zsh_abc·2023-12-01 15:46

Hi3516DV500部署paddle版型分析模型记录

PaddleOCR/blob/release/2.7/ppstructure/layout/README_ch.md测试python3deploy/python/infer.py\--model_dir=model/picodet_lcnet_x1
warren@伟_·2023-10-28 01:36

picodet onnx转其它芯片支持格式时遇到

文章目录报错信息解决方法两模型精度对比报错信息报错信息为：Upsample(resize)Resize_0notsupportattributecoordinate_transformation_mode:half_pixel.解决方法整个模型转换过程是：paddle动态模型转成静态，再用paddle2onnx转成onnx,onnx再转成特定芯片的格式，这是最后一个环节出的问题，即onnx转特定A
牛andmore牛·2023-10-07 14:12

pp-picodet从环境配置到部署全流程（7）——部署环境配置

.Demo编译2.1NDK配置2.2OpenCV配置2.3PaddleLite配置1.前期准备1.1环境准备  在本地环境安装好AndroidStudio、NDK和Cmake等，详细安装方法请见pp-picodet
机器人涮火锅·2023-04-10 10:56

飞桨目标检测开发文档

release/2.5版本特色模型：发布PP-YOLOE+，最高精度提升2.4%mAP，达到54.9%mAP，模型训练收敛速度提升3.75倍，端到端预测速度最高提升2.3倍；多个下游任务泛化性提升发布PicoDet-NPU
追梦周周·2023-01-14 19:12

飞桨目标检测开发文档

release/2.5版本特色模型：发布PP-YOLOE+，最高精度提升2.4%mAP，达到54.9%mAP，模型训练收敛速度提升3.75倍，端到端预测速度最高提升2.3倍；多个下游任务泛化性提升发布PicoDet-NPU
追梦周周·2023-01-14 19:11

pp-picodet从环境配置到部署全流程（2）—— 环境配置

开始安装1.3验证安装2.PaddleDetection安装2.1下载PaddleDetection2.2安装3.AndroidStudio安装1.paddlepaddle安装1.1环境准备  pp-picodet
机器人涮火锅·2023-01-06 20:53

pp-picodet从环境配置到部署全流程（1）——pp-picodet的优势所在

文章目录1.网络结构1.1Backbone1.2Neck1.3Head2.优势总结2.1更快速度2.2更高精度2.3更小体积2.4更易部署  目标检测广泛应用于众多计算机视觉任务，包括自动驾驶、机器人视觉、智能交通、工业质量检测、目标跟踪等，其中移动端的部署应用可以更灵活地适配差异化的环境，运维成本也更低。然而，这也对目标检测模型提出了更高的要求，诸如：更快速度、更高精度、更小体积、更易部署等。 
机器人涮火锅·2023-01-06 20:53

pp-picodet从环境配置到部署全流程（5）——PaddleLite端侧部署

文章目录1.PaddleDetection支持的部署形式说明2.PaddleLite端侧部署2.1安装paddle_lite_opt工具2.2opt转换和分析模型1.PaddleDetection支持的部署形式说明  PaddleDetection提供了PaddleInference、PaddleServing、Paddle-Lite多种部署形式，支持服务端、移动端、嵌入式等多种平台，提供了完善的
机器人涮火锅·2023-01-06 20:53

基于飞桨PP-PicoDet的钢铁缺陷检测

基于飞桨PP-PicoDet的钢铁缺陷检测1.背景介绍自动检查和缺陷检测系统使用AI来检查零部件的故障和缺陷。
暖色coffee·2023-01-06 20:20

飞桨 PP-PicoDet 配置与训练

论文PP-PicoDet项目github地址1.安装1.1conda安装paddlepaddlecondacreate-npaddlepython=3.7#创建python环境condaactivatepaddle
zxxRobot·2023-01-04 08:59

工业部署二之PicoDet网络结构在YOLOv5-Lite上的复现

【GiantPandaCV导语】这篇博客仅对PicoDet的网络结构进行复现。PicoDet在一定程度上刷新了业界轻量级移动端模型的sota，这也是我比较感兴趣的地方。
pogg_·2023-01-04 08:58

复现教程 | 用picodet做小尺寸目标识别 （含参数）

项目代码：Paddledetection-picodet:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection一、环境配置下载anaconda，安装，win10
uuyymilkyl·2023-01-04 08:57

PicoDet论文译读笔记

PP-PicoDet:ABetterReal-TimeObjectDetectoronMobileDevices摘要在目标检测中如何实现更好的精度-速度均衡是一个具有挑战性的问题。
songyuc·2023-01-04 08:25

【picodet 训练流程】

picodet训练流程一、Train1.环境搭建2.准备数据2.1数据位置2.2数据读取和标签读取2.2.1yml文件位置2.2.2数据集路径文件生成3.修改模型相应参数3.1参数文件位置4.训练二、Eval1
追梦周周·2023-01-04 08:55

pp-picodet从环境配置到部署全流程（10）—— 供其它项目调用

文章目录1.创建新Demo1.1新建Demo1.2新建Module2.移植代码3.特别注意4.生成SO库和Jar包5.使用SO库和Jar包  虽然在部署时就是调用Lite的API来进行模型推理，但在模型推理后一般还需要后处理等操作（如：nms，画出Bbox等），如果项目中只想使用简单且无需进一步处理的检测结果，或不想自己创建接口文件等，那么这里想到的一个方式就是打包成so库和jar包，以供其它项目
机器人涮火锅·2023-01-04 08:23

pp-picodet从环境配置到部署全流程（6）——PaddleLite第三方模型部署

文章目录1.X2paddle简介2.X2paddle安装3.推理模型转换3.1API方式3.2命令行方式  PaddleLite提供了多种策略来自动优化原始的训练模型，其中包括量化、子图融合、混合调度、Kernel优选等等方法。为了使优化过程更加方便易用，我们提供了opt工具来自动完成优化步骤，输出一个轻量的、最优的可执行模型。1.X2paddle简介  X2Paddle是飞桨生态下的模型转换工具
机器人涮火锅·2023-01-04 08:52

pp-picodet从环境配置到部署全流程（9）——Demo代码讲解

输出预处理1.1更新模型1.2更新输入/输出预处理2.介绍Pipeline文件中的方法3.setting界面参数介绍4.性能优化方法1.如何更新模型和输入/输出预处理1.1更新模型1、将优化后的模型存放到目录picodet_detection_demo
机器人涮火锅·2023-01-04 08:52

AVH动手实践 (三) | 在Arm虚拟硬件上部署PP-PicoDet模型

本期课程，将以计算机视觉领域的目标检测任务为目标，带领大家动手完成从模型训练优化到深度学习应用部署的整个端到端的开发流程。你会逐步学习了解到如何使用飞桨目标检测套件PaddleDetection工具套件完成目标检测模型的训练与适配，如何使用深度学习编译器TVM编译飞桨模型以及如何将编译后的模型部署在含有ArmCortex-M55处理器的ArmCorstone-300虚拟硬件上。百度飞桨与Arm深度
飞桨PaddlePaddle·2023-01-04 08:20

1、picodet模型全流程-VOC格式数据准备模型训练验证导出推理

1环境准备2数据准备2.1清理检查数据集2.2划分训练和验证集2.3获取标注类别2.4整合所有文件的训练、验证及训练名称3开始模型训练3.1准备数据配置文件3.2对运行时文件进行修改3.3模型网络参数picodet_v2
牛andmore牛·2023-01-04 08:50

高精度PP-YOLOE、轻量化PP-PicoDet SOTA模型开源

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。
飞桨PaddlePaddle·2022-12-31 10:47

PP-ShiTu商品识别算法论文笔记

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2111.00775.pdfPP-PicoDet技术报告地址：https://arxiv.org/abs/2111.00902PP-LCNet技术报告地址
一名不想学习的学渣·2022-12-30 07:15

PaddleDetection研究报告——百度目标检测PP-YOLOE论文解读+实践应用

PicoDet-NPU模型，支持模型全量化部署；新增PicoDet版面分析模型。超轻量目标检测算法。
WerZ·2022-12-29 15:31

百度又发布一个神器！网友直呼好家伙

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。
VIP_CQCRE·2022-12-29 15:57

[Paddle Detection]基于PP-PicoDet行车检测（完成安卓端部署）

基于PP-PicoDet行车检测（完成安卓端部署）_哔哩哔哩_bilibili一、项目简介项目背景：基于视觉深度学习的自动驾驶场景，旨在对车载摄像头采集的视频数据进行道路场景解析（行车检测），为自动驾驶提供一种解决思路
心无旁骛~·2022-12-29 15:24

【百度AI Studio】利用PaddleDetection框架的行车检测

利用轻量级检测模型PP-PicoDet完成车辆检测实现一种高效高精度的道路场景解析方式,从而实现真正意义上的自动驾驶，减少交通事故的发生，保障车主的人身安全。
心无旁骛~·2022-12-29 15:24

PicoDet 训练自己的数据集（COCO）

PP-PicoDet算法源码：GitHub源码地址1.环境配置1.1conda安装paddlepaddlecondacreate-npaddlepython=3.8#创建python环境condaactivatepaddle
JoannaJuanCV·2022-12-01 10:52

PP-PicoDet快速上手实现目标检测

ubuntu18.04PP-PicoDet快速上手预训练模型实现目标检测1.安装paddlepaddle2.安装PaddleDetection3.导出模型4.预测测试5.其他部署方式训练模型预训练模型实现目标检测
图像处理大大大大大牛啊·2022-12-01 10:14

YOLO 3/4/5/6/7/x、Efficient、MaskRcnn、FasterRcnn、FCOS、SSD、M2Det、Retina、CenterNet、PicoDet等系列数据模型汇总持续更新中

做了很长时间的CV领域的任务了，见到了很多不错的项目，很多时候也是会选择直接拿来开源的项目去使用，自己也做过了很多项目，后面就萌生了一个想法，将看到的不错的文章或者是数据集或者是项目汇总记录一下，以便后续学习使用方便，另外，对于涉猎新的子任务的时候如果有已有的项目和数据集或者是文章作参考的话就不至于从零开始起步了，这就是本文的初衷，不是为了谈论技术问题，只是用作记录汇总，持续更新中。。。。。。1、
Together_CZ·2022-11-30 08:57

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

基于C#和OpenVINO在英特尔独立显卡上部署PP-TinyPose模型

1.1PP-TinyPose模型简介1.1.1PP-TinyPose框架1.2构建开发环境1.2.1下载项目完整源代码1.3在C#中调用OpenVINORuntimeAPI1.3.1在C#中构建Core类1.4下载并转换PP-PicoDet
英特尔边缘计算社区·2022-11-22 18:07

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

PicoDet网络结构在YOLOv5-Lite上的复现

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TEL来源丨GiantPandaCV这篇博客仅对PicoDet的网络结构进行复现。
Tom Hardy·2022-11-20 09:29

改进YOLOv5系列：2.PicoDet结构的修改

很多Trick排列组合助力论文数据集涨点创新点改进具体看置顶博客以下PicoDet的改进使用YOLOv5算法作为演示，模块可以无缝插入到YOLOv7、YOLOv5、YOLOv4、Scaled_YOLOv4
芒果汁没有芒果·2022-08-07 07:52

轻量型实时目标检测模型PP-PicoDet开源...

作者丨happy编辑丨极市平台导读百度提出新型移动端实时检测模型PP-PicoDet。
风度78·2022-07-24 07:13

【深度学习笔记】飞桨PP-PicoDet算法训练自己数据（过程超详细）

前言最近在研究目标检测算法–PP-PicoDet算法（百度自研**)，2021年11月份新鲜出炉。
雨果先生·2022-06-30 07:28

基于PaddleDetection和PP-PicoDet对交通信号标志图像分类

转自AIStudio，原文链接：基于PaddleDetection和PP-PicoDet对交通信号标志图像分类-飞桨AIStudio基于PicoDet_LCNet的中国交通标志图像的分类检测1.项目说明对于交通标志识别系统
AI Studio·2022-06-02 07:44

0.99M，150FPS，移动端超轻量目标检测算法PP-PicoDet来了！

说到目标检测，那可谓当前的自动驾驶、新零售、智慧工业等热门行业中的关键技术之一。目标检测不仅在行人、车辆、商品以及火灾检测等任务中发挥着极其关键的价值，在目标跟踪、姿态识别、手势控制、图像搜索等复合任务中也至关重要。注*：以上视频引用于公开数据集[1]图1PaddleDetection产业应用效果示例而在当前端侧智能、端云协同的行业发展趋势下，算法在移动端的部署应用则显得尤其重要。相较于统一的中心
Python中文社区·2022-05-14 19:29

【读点论文】PP-PicoDet: A Better Real-Time Object Detector on Mobile Devices，一种可在边缘设备上部署的深度学习目标检测

PP-PicoDet:ABetterReal-TimeObjectDetectoronMobileDeviceshttps://github.com/ChanChiChoi/awesome-Face_Recognition
羞儿·2022-03-15 07:57

【AI最前线】精准优质-资讯|分享|热议第42期

1.冬奥|央视新闻联合百度智能云打造首个AI手语主播https://ai.baidu.com/forum/to...2.干货|0.99M，150FPS，移动端超轻量目标检测算法PP-PicoDet来了！
·2021-12-03 15:49

0.99M，150FPS，移动端超轻量目标检测算法PP-PicoDet来了！

说到目标检测，那可谓当前的自动驾驶、新零售、智慧工业等热门行业中的关键技术之一。目标检测不仅在行人、车辆、商品以及火灾检测等任务中发挥着极其关键的价值，在目标跟踪、姿态识别、手势控制、图像搜索等复合任务中也至关重要。注*：以上视频引用于公开数据集[1]图1PaddleDetection产业应用效果示例而在当前端侧智能、端云协同的行业发展趋势下，算法在移动端的部署应用则显得尤其重要。相较于统一的中心
·2021-11-23 11:03
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