Optimal Speed and Accuracy of Object DetectionYolov4论文地 输出层YOLOv3精度再次提高4.3%,训练提速40%!PaddleDetection的锚框机制和Yolov3相同YOLOv3精度再次提高4.3%,训练提速40%!PaddleDetection,主要改进的是训练时的损失函数。
不仅有对主流模型的能力提升YOLOv3精度再次提高4.3%,训练提速40%!PaddleDetection,比如大幅增强YOLOv3训练提速40%,推理提速21%,精度提升43%还纳入最新的SOTA模型。
动态图amp静态图 兼具动态图和静态图两种计算图的优势 从飞桨核心框架Padlde Fluid v15开始应用效果最佳的官方模型 – 覆盖三大主流任务 基于百度多年的产业应用经验,以及百度生态伙伴的人工智能解决方案实践大规模分布式训练 业界最强的超大规模并行深度学习能力 飞桨同时支持稠密参数和稀疏参数场景的超大规模深度学习并行训练。
PaddleDetection提供详细的训练教程和模型配置文件及训练权重下载,以支持VisDrone数据集和DOTAv1数据集的训练总结而言,针对无人机鸟瞰视角下行人与自行车检测的问题,通过使用高质量数据集如DroneVehicleAUAIRDOTA和VisDrone,以及基于现有模型的改进如PPYOLOESODPPYOLOER,已经为解决小目标检测。
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