目標檢測作為計算機視覺領域的頂梁柱，不僅可以獨立完成車輛、商品、缺陷檢測等任務，也是人臉識別、視頻分析、以圖搜圖等復合技術的核心模塊，在自動駕駛、工業視覺、安防交通等領域的商業價值有目共睹。

正因如此，YOLOv5、YOLOX、PP-YOLOE、PP-PicoDet等優秀算法層出不窮，各有優劣側重。而在當前云、邊、端多場景協同的產業大趨勢下，運行速度、模型計算量、模型格式轉化、硬件適配、統一部署方案等實際問題都需要考慮，到底該怎么選呢？

今天小編就給大家推薦一個，針對云、邊、端各環境都深層優化的超強目標檢測開發套件——PaddleDetection。無論你追求的是高精度、輕量化，還是場景預訓練模型，它其中的模型都能以業界高標準滿足你的需求。同時，這些模型都擁有統一的使用方式及部署策略，不再需要進行模型轉化、接口調整，更貼合工業大生產標準化、模塊化的需求！

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下面，讓我們來詳細解讀下這個開發套件中的模型，是如何達到業界高標準，又如何提供產業極佳實踐體驗的！

PP-YOLOE：

高精度SOTA目標檢測模型

PP-YOLOE根據不同應用場景設計了s/m/l/x，4個尺寸的模型來支持不同算力水平的硬件，無論是哪個尺寸，精度-速度的平衡都超越當前所有同等計算量下的YOLO模型！

• 性能卓越：具體來說，PP-YOLOE-l在COCO test-dev上以精度51.4%，TRT FP16推理速度149FPS的優異數據，相較YOLOX，精度提升1.3%，加速25%；相較YOLOv5，精度提升0.7%，加速26.8%。訓練速度較PP-YOLOv2提高33%，降低模型訓練成本。
• 部署友好：與此同時，PP-YOLOE在結構設計上避免使用如deformable convolution或者matrix nms之類的特殊算子，使其能輕松適配更多硬件。當前已經完備支持NVIDIA V100、T4這樣的云端GPU架構以及如Jetson系列等邊緣端GPU和FPGA開發板。

PP-PicoDet：

0.7M超超輕量SOTA目標檢測模型

超乎想象的超小體積及超預期的性能，使PP-PicoDet成為邊緣、低功耗硬件部署的極佳選擇，而此次發布更是在原有基礎上再次升級：

• 更強性能：PP-PicoDet-S參數量僅有1.18M，卻有32.5%mAP的精度，相較YOLOX-Nano高6.7%，推理速度提升了26%；相較NanoDet-Plus，mAP也高出了2%，速度提升30%。最新增加的PP-PicoDet-XS更是僅有0.7M，在CPU上預測速度可達250FPS以上，在訓練速度上也大幅提升一倍以上。
• 更好優化支持：考慮到端側對計算量的優化追求是極致的，PP-PicoDet在模型量化訓練和稀疏化壓縮方案支持方面做了更深度的打磨，僅需兩步，即可實現在移動端部署加速30%以上的效果。

• 更友好部署：為了部署更加輕松高效， PP-PicoDet在模型導出環節，將模型的后處理包含在了網絡中，支持預測直接輸出檢測結果，無需額外開發后處理模塊，還能端到端加速10%-20%。

更多開源社區優秀算法

統一、極致的開發體驗

PaddleDetection還第一時間收錄了如YOLOv4、YOLOX及SwinTransformer等在內的前沿優秀算法，與Faster-RCNN、YOLOv3等經典算法一同，為用戶提供極致簡單、統一的使用方式，且得益于飛槳原生推理庫Paddle Inference及飛槳端側推理框架Paddle Lite的能力，通過支持TensorRT和OpenVino，開發者可以快速完成在服務端和邊緣端GPU或ARM CPU、NPU等硬件上的高性能加速部署。此外，PaddleDetection還支持一鍵導出為ONNX格式，順暢對接ONNX生態。

以上所有模型、代碼及使用文檔、Demo均在PaddleDetection中開源提供，從此無需再內卷，通用目標檢測，這一個項目就夠了！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的高精度PP-YOLOE的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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