论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.12099.pdf 代码：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection 来源： 百度 论文名称：PP-YOLO : An Effective and Efficient Implementation of ObjectDetector 原文作者：Xiang Long
目标检测是计算机视觉研究的重要领域之一，在各种实际场景中起着至关重要的作用。然由于硬件的限制，通常需要牺牲准确性来保证检测器的推断速度。因此，必须考虑目标检测器的有效性和效率之间的平衡。本文旨在实现一种效果和效率相对均衡的目标检测器，可以直接应用于实际应用场景中。考虑到YOLOv3在实际中的广泛应用，我们基于YOLOv3开发了一种新的的目标检测器。我们主要尝试结合现有的几乎不增加模型参数和FLOPs的各种技巧，在保证速度几乎不变的情况下，尽可能提高检测器的精度。由于本文所有实验都是基于PaddlePaddle进行的，所以我们称之为PPYOLO。通过多种技巧的结合，PP-YOLO可以在效率(45.2% mAP)和效率(72.9 FPS)之间取得更好的平衡，超过了目前最先进的检测器EfficientDet和YOLOv4。
下面是论文具体框架结构以及实验结果：
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