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PP-YOLOE-R

内容

• 简介
• 模型库
• 使用说明
• 预测部署
• 附录
• 引用

简介

PP-YOLOE-R是一个高效的单阶段Anchor-free旋转框检测模型。基于PP-YOLOE, PP-YOLOE-R以极少的参数量和计算量为代价，引入了一系列有用的设计来提升检测精度。在DOTA 1.0数据集上，PP-YOLOE-R-l和PP-YOLOE-R-x在单尺度训练和测试的情况下分别达到了78.14和78.27 mAP，这超越了几乎所有的旋转框检测模型。通过多尺度训练和测试，PP-YOLOE-R-l和PP-YOLOE-R-x的检测精度进一步提升至80.02和80.73 mAP。在这种情况下，PP-YOLOE-R-x超越了所有的anchor-free方法并且和最先进的anchor-based的两阶段模型精度几乎相当。此外，PP-YOLOE-R-s和PP-YOLOE-R-m通过多尺度训练和测试可以达到79.42和79.71 mAP。考虑到这两个模型的参数量和计算量，其性能也非常卓越。在保持高精度的同时，PP-YOLOE-R避免使用特殊的算子，例如Deformable Convolution或Rotated RoI Align，以使其能轻松地部署在多种多样的硬件上。在1024x1024的输入分辨率下，PP-YOLOE-R-s/m/l/x在RTX 2080 Ti上使用TensorRT FP16分别能达到69.8/55.1/48.3/37.1 FPS，在Tesla V100上分别能达到114.5/86.8/69.7/50.7 FPS。更多细节可以参考我们的技术报告。

PP-YOLOE-R相较于PP-YOLOE做了以下几点改动：

• Rotated Task Alignment Learning
• 解耦的角度预测头
• 使用DFL进行角度预测
• 可学习的门控单元
• ProbIoU损失函数

模型库

模型	Backbone	mAP	V100 TRT FP16 (FPS)	RTX 2080 Ti TRT FP16 (FPS)	Params (M)	FLOPs (G)	学习率策略	角度表示	数据增广	GPU数目	每GPU图片数目	模型下载	配置文件
PP-YOLOE-R-s	CRN-s	73.82	114.5	69.8	8.09	43.46	3x	oc	RR	4	2	model	config
PP-YOLOE-R-s	CRN-s	79.42	114.5	69.8	8.09	43.46	3x	oc	MS+RR	4	2	model	config
PP-YOLOE-R-m	CRN-m	77.64	86.8	55.1	23.96	127.00	3x	oc	RR	4	2	model	config
PP-YOLOE-R-m	CRN-m	79.71	86.8	55.1	23.96	127.00	3x	oc	MS+RR	4	2	model	config
PP-YOLOE-R-l	CRN-l	78.14	69.7	48.3	53.29	281.65	3x	oc	RR	4	2	model	config
PP-YOLOE-R-l	CRN-l	80.02	69.7	48.3	53.29	281.65	3x	oc	MS+RR	4	2	model	config
PP-YOLOE-R-x	CRN-x	78.28	50.7	37.1	100.27	529.82	3x	oc	RR	4	2	model	config
PP-YOLOE-R-x	CRN-x	80.73	50.7	37.1	100.27	529.82	3x	oc	MS+RR	4	2	model	config

注意:

• 如果GPU卡数或者batch size发生了改变，你需要按照公式 lr_new = lr_default * (batch_size_new * GPU_number_new) / (batch_size_default * GPU_number_default) 调整学习率。
• 模型库中的模型默认使用单尺度训练单尺度测试。如果数据增广一栏标明MS，意味着使用多尺度训练和多尺度测试。如果数据增广一栏标明RR，意味着使用RandomRotate数据增广进行训练。
• CRN表示在PP-YOLOE中提出的CSPRepResNet
• PP-YOLOE-R的参数量和计算量是在重参数化之后计算得到，输入图像的分辨率为1024x1024
• 速度测试使用TensorRT 8.2.3在DOTA测试集中测试2000张图片计算平均值得到。参考速度测试以复现速度测试

使用说明

参考数据准备准备数据。

训练

GPU单卡训练

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/train.py -c configs/rotate/ppyoloe_r/ppyoloe_r_crn_l_3x_dota.yml

GPU多卡训练

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python -m paddle.distributed.launch --gpus 0,1,2,3 tools/train.py -c configs/rotate/ppyoloe_r/ppyoloe_r_crn_l_3x_dota.yml

预测

执行以下命令预测单张图片，图片预测结果会默认保存在output文件夹下面

python tools/infer.py -c configs/rotate/ppyoloe_r/ppyoloe_r_crn_l_3x_dota.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_r_crn_l_3x_dota.pdparams --infer_img=demo/P0861__1.0__1154___824.png --draw_threshold=0.5

DOTA数据集评估

参考DOTA Task, 评估DOTA数据集需要生成一个包含所有检测结果的zip文件，每一类的检测结果储存在一个txt文件中，txt文件中每行格式为：image_name score x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4。将生成的zip文件提交到DOTA Evaluation的Task1进行评估。你可以执行以下命令得到test数据集的预测结果：

python tools/infer.py -c configs/rotate/ppyoloe_r/ppyoloe_r_crn_l_3x_dota.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_r_crn_l_3x_dota.pdparams --infer_dir=/path/to/test/images --output_dir=output_ppyoloe_r --visualize=False --save_results=True

将预测结果处理成官网评估所需要的格式：

python configs/rotate/tools/generate_result.py --pred_txt_dir=output_ppyoloe_r/ --output_dir=submit/ --data_type=dota10

zip -r submit.zip submit

速度测试

可以使用Paddle模式或者Paddle-TRT模式进行测速。当使用Paddle-TRT模式测速时，需要确保TensorRT版本大于8.2, PaddlePaddle版本为develop版本。使用Paddle-TRT进行测速，可以执行以下命令：

# 导出模型
python tools/export_model.py -c configs/rotate/ppyoloe_r/ppyoloe_r_crn_l_3x_dota.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_r_crn_l_3x_dota.pdparams trt=True

# 速度测试
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python configs/rotate/tools/inference_benchmark.py --model_dir output_inference/ppyoloe_r_crn_l_3x_dota/ --image_dir /path/to/dota/test/dir --run_mode trt_fp16

当只使用Paddle进行测速，可以执行以下命令：

# 导出模型
python tools/export_model.py -c configs/rotate/ppyoloe_r/ppyoloe_r_crn_l_3x_dota.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_r_crn_l_3x_dota.pdparams

# 速度测试
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python configs/rotate/tools/inference_benchmark.py --model_dir output_inference/ppyoloe_r_crn_l_3x_dota/ --image_dir /path/to/dota/test/dir --run_mode paddle

预测部署

使用Paddle进行部署，执行以下命令：

# 导出模型
python tools/export_model.py -c configs/rotate/ppyoloe_r/ppyoloe_r_crn_l_3x_dota.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_r_crn_l_3x_dota.pdparams

# 预测图片
python deploy/python/infer.py --image_file demo/P0072__1.0__0___0.png --model_dir=output_inference/ppyoloe_r_crn_l_3x_dota --run_mode=paddle --device=gpu

使用Paddle-TRT进行部署，执行以下命令：

# 导出模型
python tools/export_model.py -c configs/rotate/ppyoloe_r/ppyoloe_r_crn_l_3x_dota.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_r_crn_l_3x_dota.pdparams trt=True

# 预测图片
python deploy/python/infer.py --image_file demo/P0072__1.0__0___0.png --model_dir=output_inference/ppyoloe_r_crn_l_3x_dota --run_mode=trt_fp16 --device=gpu

注意：

• 使用Paddle-TRT使用确保PaddlePaddle版本为develop版本且TensorRT版本大于8.2.

使用ONNX Runtime进行部署，执行以下命令：

# 导出模型
python tools/export_model.py -c configs/rotate/ppyoloe_r/ppyoloe_r_crn_l_3x_dota.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_r_crn_l_3x_dota.pdparams export_onnx=True

# 安装paddle2onnx
pip install paddle2onnx

# 转换成onnx模型
paddle2onnx --model_dir output_inference/ppyoloe_r_crn_l_3x_dota --model_filename model.pdmodel --params_filename model.pdiparams --opset_version 11 --save_file ppyoloe_r_crn_l_3x_dota.onnx

# 预测图片
python configs/rotate/tools/onnx_infer.py --infer_cfg output_inference/ppyoloe_r_crn_l_3x_dota/infer_cfg.yml --onnx_file ppyoloe_r_crn_l_3x_dota.onnx --image_file demo/P0072__1.0__0___0.png

附录

PP-YOLOE-R消融实验

模型	mAP	参数量(M)	FLOPs(G)
Baseline	75.61	50.65	269.09
+Rotated Task Alignment Learning	77.24	50.65	269.09
+Decoupled Angle Prediction Head	77.78	52.20	272.72
+Angle Prediction with DFL	78.01	53.29	281.65
+Learnable Gating Unit for RepVGG	78.14	53.29	281.65

引用

@article{wang2022pp,
  title={PP-YOLOE-R: An Efficient Anchor-Free Rotated Object Detector},
  author={Wang, Xinxin and Wang, Guanzhong and Dang, Qingqing and Liu, Yi and Hu, Xiaoguang and Yu, Dianhai},
  journal={arXiv preprint arXiv:2211.02386},
  year={2022}
}

@article{xu2022pp,
  title={PP-YOLOE: An evolved version of YOLO},
  author={Xu, Shangliang and Wang, Xinxin and Lv, Wenyu and Chang, Qinyao and Cui, Cheng and Deng, Kaipeng and Wang, Guanzhong and Dang, Qingqing and Wei, Shengyu and Du, Yuning and others},
  journal={arXiv preprint arXiv:2203.16250},
  year={2022}
}

@article{llerena2021gaussian,
  title={Gaussian Bounding Boxes and Probabilistic Intersection-over-Union for Object Detection},
  author={Llerena, Jeffri M and Zeni, Luis Felipe and Kristen, Lucas N and Jung, Claudio},
  journal={arXiv preprint arXiv:2106.06072},
  year={2021}
}