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PP-YOLOE
模型库
Objects365数据集模型库
| 模型 | Epoch | 机器个数 | GPU个数 | 每GPU图片个数 | 骨干网络 | 输入尺寸 | Box AP0.5 | Params(M) | FLOPs(G) | V100 FP32(FPS) | V100 TensorRT FP16(FPS) | 模型下载 | 配置文件 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| PP-YOLOE+_s | 60 | 3 | 8 | 8 | cspresnet-s | 640 | 18.1 | 7.93 | 17.36 | 208.3 | 333.3 | model | config |
| PP-YOLOE+_m | 60 | 4 | 8 | 8 | cspresnet-m | 640 | 25.0 | 23.43 | 49.91 | 123.4 | 208.3 | model | config |
| PP-YOLOE+_l | 60 | 3 | 8 | 8 | cspresnet-l | 640 | 30.8 | 52.20 | 110.07 | 78.1 | 149.2 | model | config |
| PP-YOLOE+_x | 60 | 4 | 8 | 8 | cspresnet-x | 640 | 32.7 | 98.42 | 206.59 | 45.0 | 95.2 | model | config |
注意:
- 多机训练细节见文档
- Objects365数据集下载请参考objects365官网。具体种类列表可下载由PaddleDetection团队整理的objects365_detection_label_list.txt并存放在
dataset/objects365/，每一行即表示第几个种类。inference或导出模型时需要读取到种类数，如果没有标注json文件时，可以进行如下更改configs/datasets/objects365_detection.yml：
TestDataset:
!ImageFolder
# anno_path: annotations/zhiyuan_objv2_val.json
anno_path: objects365_detection_label_list.txt
dataset_dir: dataset/objects365/