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YOLO v4 模型
内容
简介
YOLO v4的Paddle实现版本，要求使用PaddlePaddle2.0.0及以上版本或适当的develop版本
目前转换了darknet中YOLO v4的权重，可以直接对图片进行预测，在test-dev2019中精度为43.5%。另外，支持VOC数据集上finetune，精度达到85.5%
目前支持YOLO v4的多个模块：
- mish激活函数
- PAN模块
- SPP模块
- ciou loss
- label_smooth
- grid_sensitive
目前支持YOLO系列的Anchor聚类算法
python tools/anchor_cluster.py -c ${config} -m ${method} -s ${size}
主要参数配置参考下表 | 参数 | 用途 | 默认值 | 备注 | |:------:|:------:|:------:|:------:| | -c/--config | 模型的配置文件 | 无默认值 | 必须指定 | | -n/--n | 聚类的簇数 | 9 | Anchor的数目 | | -s/--size | 图片的输入尺寸 | None | 若指定，则使用指定的尺寸，如果不指定, 则尝试从配置文件中读取图片尺寸 | | -m/--method | 使用的Anchor聚类方法 | v2 | 目前只支持yolov2的聚类算法 | | -i/--iters | kmeans聚类算法的迭代次数 | 1000 | kmeans算法收敛或者达到迭代次数后终止 |
模型库
下表中展示了当前支持的网络结构。
| GPU个数 | 测试集 | 骨干网络 | 精度 | 模型下载 | 配置文件 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLO v4 | - | test-dev2019 | CSPDarkNet53 | 43.5 | 下载链接 | 配置文件 |
| YOLO v4 VOC | 2 | VOC2007 | CSPDarkNet53 | 85.5 | 下载链接 | 配置文件 |
注意:
- 由于原版YOLO v4使用coco trainval2014进行训练，训练样本中包含部分评估样本，若使用val集会导致精度虚高，因此使用coco test集对模型进行评估。
- YOLO v4模型仅支持coco test集评估和图片预测，由于test集不包含目标框的真实标注，评估时会将预测结果保存在json文件中，请将结果提交至cocodataset上查看最终精度指标。
- coco测试集使用test2017，下载请参考coco2017
未来工作
- mish激活函数优化
- mosaic数据预处理实现
如何贡献代码
我们非常欢迎您可以为PaddleDetection提供代码，您可以提交PR供我们review；也十分感谢您的反馈，可以提交相应issue，我们会及时解答。