PP-YOLOE-R：一种高效的无锚框旋转目标检测器
计算机视觉与模式识别
2022-11-07 v1
摘要
任意方向目标检测是涉及航拍图像和场景文本的视觉场景中的一项基础任务。在本报告中，我们提出PP-YOLOE-R，一种基于PP-YOLOE的高效无锚框旋转目标检测器。我们在PP-YOLOE-R中引入了一系列有用技巧，以极小的额外参数和计算成本提升检测精度。结果表明，在DOTA 1.0数据集上采用单尺度训练与测试时，PP-YOLOE-R-l和PP-YOLOE-R-x分别达到78.14和78.28 mAP，优于几乎所有其他旋转目标检测器。采用多尺度训练与测试时，PP-YOLOE-R-l和PP-YOLOE-R-x进一步将检测精度提升至80.02和80.73 mAP。在此情况下，PP-YOLOE-R-x超越了所有无锚框方法，并展现出与最先进的基于锚框的两阶段模型相竞争的性能。此外，PP-YOLOE-R易于部署，在RTX 2080 Ti上借助TensorRT和FP16精度，PP-YOLOE-R-s/m/l/x可分别达到69.8/55.1/48.3/37.1 FPS。源代码与预训练模型可在https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection获取，其由https://github.com/PaddlePaddle/Paddle提供支持。
引用
@article{arxiv.2211.02386,
title = {PP-YOLOE-R: An Efficient Anchor-Free Rotated Object Detector},
author = {Xinxin Wang and Guanzhong Wang and Qingqing Dang and Yi Liu and Xiaoguang Hu and Dianhai Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.02386},
year = {2022}
}
备注
6 pages, 2 figures, 3 tables