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VisDrone-DET 检测模型

PaddleDetection团队提供了针对VisDrone-DET小目标数航拍场景的基于PP-YOLOE的检测模型，用户可以下载模型进行使用。整理后的COCO格式VisDrone-DET数据集下载链接，检测其中的10类，包括 pedestrian(1), people(2), bicycle(3), car(4), van(5), truck(6), tricycle(7), awning-tricycle(8), bus(9), motor(10)，原始数据集下载链接。

注意:

  • VisDrone-DET数据集包括train集6471张，val集548张，test_dev集1610张，test-challenge集1580张(未开放检测框标注)，前三者均有开放检测框标注。
  • 模型均只使用train集训练，在val集和test_dev集上验证精度，test_dev集图片数较多，精度参考性较高。

原图训练：

模型 COCOAPI mAPval
0.5:0.95		 COCOAPI mAPval
0.5		 COCOAPI mAPtest_dev
0.5:0.95		 COCOAPI mAPtest_dev
0.5		 MatlabAPI mAPtest_dev
0.5:0.95		 MatlabAPI mAPtest_dev
0.5		 下载 配置文件
PP-YOLOE-s 23.5 39.9 19.4 33.6 23.68 40.66 下载链接 配置文件
PP-YOLOE-P2-Alpha-s 24.4 41.6 20.1 34.7 24.55 42.19 下载链接 配置文件
PP-YOLOE-l 29.2 47.3 23.5 39.1 28.00 46.20 下载链接 配置文件
PP-YOLOE-P2-Alpha-l 30.1 48.9 24.3 40.8 28.47 48.16 下载链接 配置文件
PP-YOLOE-Alpha-largesize-l 41.9 65.0 32.3 53.0 37.13 61.15 下载链接 配置文件
PP-YOLOE-P2-Alpha-largesize-l 41.3 64.5 32.4 53.1 37.49 51.54 下载链接 配置文件
PP-YOLOE-plus-largesize-l 43.3 66.7 33.5 54.7 38.24 62.76 下载链接 配置文件

原图评估和拼图评估对比：

模型 数据集 SLICE_SIZE OVERLAP_RATIO 类别数 mAPval
0.5:0.95		 APval
0.5		 下载链接 配置文件
PP-YOLOE-l VisDrone-DET 640 0.25 10 29.7 48.5 下载链接 配置文件
PP-YOLOE-l (Assembled) VisDrone-DET 640 0.25 10 37.2 59.4 下载链接 配置文件

注意:

  • PP-YOLOE模型训练过程中使用8 GPUs进行混合精度训练，如果GPU卡数或者batch size发生了改变，你需要按照公式 lrnew = lrdefault * (batch_sizenew * GPU_numbernew) / (batch_sizedefault * GPU_numberdefault) 调整学习率。
  • 具体使用教程请参考ppyoloe。
  • P2表示增加P2层(1/4下采样层)的特征，共输出4个PPYOLOEHead。
  • Alpha表示对CSPResNet骨干网络增加可一个学习权重参数Alpha参与训练。
  • largesize表示使用以1600尺度为基础的多尺度训练和1920尺度预测，相应的训练batch_size也减小，以速度来换取高精度。
  • MatlabAPI测试是使用官网评测工具VisDrone2018-DET-toolkit。
  • 切图训练模型的配置文件及训练相关流程请参照smalldet。

引用

@ARTICLE{9573394,
  author={Zhu, Pengfei and Wen, Longyin and Du, Dawei and Bian, Xiao and Fan, Heng and Hu, Qinghua and Ling, Haibin},
  journal={IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence},
  title={Detection and Tracking Meet Drones Challenge},
  year={2021},
  volume={},
  number={},
  pages={1-1},
  doi={10.1109/TPAMI.2021.3119563}
}