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# PP-YOLOE

## 内容
- [简介](#简介)
- [模型库](#模型库)
- [使用说明](#使用说明)
- [附录](#附录)

## 简介
12
PP-YOLOE是基于PP-YOLOv2的卓越的单阶段Anchor-free模型,超越了多种流行的YOLO模型。PP-YOLOE有一系列的模型,即s/m/l/x,可以通过width multiplier和depth multiplier配置。PP-YOLOE避免了使用诸如Deformable Convolution或者Matrix NMS之类的特殊算子,以使其能轻松地部署在多种多样的硬件上。更多细节可以参考我们的[report](https://arxiv.org/abs/2203.16250)
13 14 15 16 17

<div align="center">
  <img src="../../docs/images/ppyoloe_map_fps.png" width=500 />
</div>

18
PP-YOLOE-l在COCO test-dev2017达到了51.6的mAP, 同时其速度在Tesla V100上达到了78.1 FPS。PP-YOLOE-s/m/x同样具有卓越的精度速度性价比, 其精度速度可以在[模型库](#模型库)中找到。
19 20 21 22 23

PP-YOLOE由以下方法组成
- 可扩展的backbone和neck
- [Task Alignment Learning](https://arxiv.org/abs/2108.07755)
- Efficient Task-aligned head with [DFL](https://arxiv.org/abs/2006.04388)[VFL](https://arxiv.org/abs/2008.13367)
24
- [SiLU(Swish)激活函数](https://arxiv.org/abs/1710.05941)
25 26

## 模型库
27 28 29 30 31 32 33
|          模型           | Epoch | GPU个数 | 每GPU图片个数 |  骨干网络  | 输入尺寸 | Box AP<sup>val<br>0.5:0.95 | Box AP<sup>test<br>0.5:0.95 | Params(M) | FLOPs(G) | V100 FP32(FPS) | V100 TensorRT FP16(FPS) | 模型下载 | 配置文件  |
|:------------------------:|:-------:|:-------:|:--------:|:----------:| :-------:| :------------------: | :-------------------: |:---------:|:--------:|:---------------:| :---------------------: | :------: | :------: |
| PP-YOLOE-s                  | 400 |     8      |    32    | cspresnet-s |     640     |       43.4        |        43.6         |   7.93    |  17.36   |   208.3   |  333.3   | [model](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_s_400e_coco.pdparams) | [config](./ppyoloe_crn_s_400e_coco.yml)                   |
| PP-YOLOE-s                  | 300 |     8      |    32    | cspresnet-s |     640     |       43.0        |        43.2         |   7.93    |  17.36   |   208.3   |  333.3   | [model](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_s_300e_coco.pdparams) | [config](./ppyoloe_crn_s_300e_coco.yml)                   |
| PP-YOLOE-m                  | 300 |     8      |    28    | cspresnet-m |     640     |       49.0        |        49.1         |   23.43   |  49.91   |   123.4   |  208.3   | [model](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_m_300e_coco.pdparams) | [config](./ppyoloe_crn_m_300e_coco.yml)                   |
| PP-YOLOE-l                  | 300 |     8      |    20    | cspresnet-l |     640     |       51.4        |        51.6         |   52.20   |  110.07  |   78.1    |  149.2   | [model](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_300e_coco.pdparams) | [config](./ppyoloe_crn_l_300e_coco.yml)                   |
| PP-YOLOE-x                  | 300 |     8      |    16    | cspresnet-x |     640     |       52.3        |        52.4         |   98.42   |  206.59  |   45.0    |   95.2   | [model](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_x_300e_coco.pdparams) | [config](./ppyoloe_crn_x_300e_coco.yml)                   |
34 35 36


### 综合指标
37 38 39 40 41 42 43
|          模型           | Epoch | AP<sup>0.5:0.95 | AP<sup>0.5 |  AP<sup>0.75  | AP<sup>small  | AP<sup>medium | AP<sup>large | AR<sup>small | AR<sup>medium | AR<sup>large | 模型下载 | 配置文件  |
|:----------------------:|:-----:|:---------------:|:----------:|:-------------:| :------------:| :-----------: | :----------: |:------------:|:-------------:|:------------:| :-----: | :-----: |
| PP-YOLOE-s             | 400 |      43.4      |     60.0    |     47.5      |     25.7      |      47.8     |     59.2     |     43.9     |      70.8     |   81.9         | [model](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_s_400e_coco.pdparams) | [config](./ppyoloe_crn_s_400e_coco.yml)|
| PP-YOLOE-s             | 300 |      43.0      |     59.6    |     47.2      |     26.0      |      47.4     |     58.7     |     45.1     |      70.6     |   81.4         | [model](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_s_300e_coco.pdparams) | [config](./ppyoloe_crn_s_300e_coco.yml)|
| PP-YOLOE-m             | 300 |      49.0      |     65.9    |     53.8      |     30.9      |      53.5     |     65.3     |     50.9     |      74.4     |   84.7         | [model](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_m_300e_coco.pdparams) | [config](./ppyoloe_crn_m_300e_coco.yml)|
| PP-YOLOE-l             | 300 |      51.4      |     68.6    |     56.2      |     34.8      |      56.1     |     68.0     |     53.1     |      76.8     |   85.6         | [model](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_300e_coco.pdparams) | [config](./ppyoloe_crn_l_300e_coco.yml)|
| PP-YOLOE-x             | 300 |      52.3      |     69.5    |     56.8      |     35.1      |      57.0     |     68.6     |     55.5     |      76.9     |   85.7         | [model](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_x_300e_coco.pdparams) | [config](./ppyoloe_crn_x_300e_coco.yml)|
44

45 46 47

**注意:**

48
- PP-YOLOE模型使用COCO数据集中train2017作为训练集,使用val2017和test-dev2017作为测试集。
49
- 综合指标的表格与模型库的表格里的模型权重是**同一个权重**,综合指标是使用**val2017**作为验证精度的。
50
- 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 **lr<sub>new</sub> = lr<sub>default</sub> * (batch_size<sub>new</sub> * GPU_number<sub>new</sub>) / (batch_size<sub>default</sub> * GPU_number<sub>default</sub>)** 调整学习率。
51
- PP-YOLOE模型推理速度测试采用单卡V100,batch size=1进行测试,使用**CUDA 10.2**, **CUDNN 7.6.5**,TensorRT推理速度测试使用**TensorRT 6.0.1.8**
52
- 参考[速度测试](#速度测试)以复现PP-YOLOE推理速度测试结果。
F
Feng Ni 已提交
53
- 如果你设置了`--run_benchmark=True`, 你首先需要安装以下依赖`pip install pynvml psutil GPUtil`
54

55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66

### 垂类应用模型

PaddleDetection团队提供了基于PP-YOLOE的各种垂类检测模型的配置文件和权重,用户可以下载进行使用:

|     场景    |    相关数据集    |    链接   |
| :--------: | :---------: | :------: |
|  行人检测   | CrowdHuman  |   [pphuman](../pphuman)  |
|  车辆检测   | BDD100K、UA-DETRAC  |  [ppvehicle](../ppvehicle)   |
|  小目标检测 | VisDrone    |  [visdrone](../visdrone)   |


67
## 使用说明
68

69
### 训练
70 71 72 73 74 75

执行以下指令使用混合精度训练PP-YOLOE

```bash
python -m paddle.distributed.launch --gpus 0,1,2,3,4,5,6,7 tools/train.py -c configs/ppyoloe/ppyoloe_crn_l_300e_coco.yml --amp
```
W
Wenyu 已提交
76 77 78
**注意:**
- 使用默认配置训练需要设置`--amp`以避免显存溢出.
- PaddleDetection支持多机训练,可以参考[多机训练教程](../../docs/DistributedTraining_cn.md).
79

80
### 评估
81 82 83 84 85 86 87 88 89

执行以下命令在单个GPU上评估COCO val2017数据集

```bash
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/eval.py -c configs/ppyoloe/ppyoloe_crn_l_300e_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_300e_coco.pdparams
```

在coco test-dev2017上评估,请先从[COCO数据集下载](https://cocodataset.org/#download)下载COCO test-dev2017数据集,然后解压到COCO数据集文件夹并像`configs/ppyolo/ppyolo_test.yml`一样配置`EvalDataset`

90
### 推理
91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102

使用以下命令在单张GPU上预测图片,使用`--infer_img`推理单张图片以及使用`--infer_dir`推理文件中的所有图片。


```bash
# 推理单张图片
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer.py -c configs/ppyoloe/ppyoloe_crn_l_300e_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_300e_coco.pdparams --infer_img=demo/000000014439_640x640.jpg

# 推理文件中的所有图片
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer.py -c configs/ppyoloe/ppyoloe_crn_l_300e_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_300e_coco.pdparams --infer_dir=demo
```

103
### 模型导出
104

105
PP-YOLOE在GPU上部署或者速度测试需要通过`tools/export_model.py`导出模型。
W
Wenyu 已提交
106

107
当你**使用Paddle Inference但不使用TensorRT**时,运行以下的命令导出模型
108 109

```bash
Q
qingqing01 已提交
110
python tools/export_model.py -c configs/ppyoloe/ppyoloe_crn_l_300e_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_300e_coco.pdparams
111 112
```

113
当你**使用Paddle Inference且使用TensorRT**时,需要指定`-o trt=True`来导出模型。
114 115

```bash
Q
qingqing01 已提交
116
python tools/export_model.py -c configs/ppyoloe/ppyoloe_crn_l_300e_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_300e_coco.pdparams trt=True
117 118
```

119 120
如果你想将PP-YOLOE模型导出为**ONNX格式**,参考
[PaddleDetection模型导出为ONNX格式教程](../../deploy/EXPORT_ONNX_MODEL.md),运行以下命令:
121 122 123

```bash

124 125
# 导出推理模型
python tools/export_model.py -c configs/ppyoloe/ppyoloe_crn_l_300e_coco.yml --output_dir=output_inference -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_300e_coco.pdparams
126

127 128 129 130 131
# 安装paddle2onnx
pip install paddle2onnx

# 转换成onnx格式
paddle2onnx --model_dir output_inference/ppyoloe_crn_l_300e_coco --model_filename model.pdmodel --params_filename model.pdiparams --opset_version 11 --save_file ppyoloe_crn_l_300e_coco.onnx
132 133
```

134
**注意:** ONNX模型目前只支持batch_size=1
135 136

### 速度测试
137

138 139 140
为了公平起见,在[模型库](#模型库)中的速度测试结果均为不包含数据预处理和模型输出后处理(NMS)的数据(与[YOLOv4(AlexyAB)](https://github.com/AlexeyAB/darknet)测试方法一致),需要在导出模型时指定`-o exclude_nms=True`.

**使用Paddle Inference但不使用TensorRT**进行测速,执行以下命令:
141 142

```bash
143 144
# 导出模型
python tools/export_model.py -c configs/ppyoloe/ppyoloe_crn_l_300e_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_300e_coco.pdparams exclude_nms=True
145

146 147 148
# 速度测试,使用run_benchmark=True
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_crn_l_300e_coco --image_file=demo/000000014439_640x640.jpg --run_mode=paddle --device=gpu --run_benchmark=True
```
149

150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160
**使用Paddle Inference且使用TensorRT**进行测速,执行以下命令:

```bash
# 导出模型,使用trt=True
python tools/export_model.py -c configs/ppyoloe/ppyoloe_crn_l_300e_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_300e_coco.pdparams exclude_nms=True trt=True

# 速度测试,使用run_benchmark=True, run_mode=trt_fp32/trt_fp16
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_crn_l_300e_coco --image_file=demo/000000014439_640x640.jpg --run_mode=trt_fp16 --device=gpu --run_benchmark=True

```

161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183

**使用 ONNX 和 TensorRT** 进行测速,执行以下命令:

```bash
# 导出模型
python tools/export_model.py -c configs/ppyoloe/ppyoloe_crn_s_300e_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_s_300e_coco.pdparams exclude_nms=True trt=True

# 转化成ONNX格式
paddle2onnx --model_dir output_inference/ppyoloe_crn_s_300e_coco --model_filename model.pdmodel --params_filename model.pdiparams --opset_version 12 --save_file ppyoloe_crn_s_300e_coco.onnx

# 测试速度,半精度,batch_size=1
trtexec --onnx=./ppyoloe_crn_s_300e_coco.onnx --saveEngine=./ppyoloe_s_bs1.engine --workspace=1024 --avgRuns=1000 --shapes=image:1x3x640x640,scale_factor:1x2 --fp16

# 测试速度,半精度,batch_size=32
trtexec --onnx=./ppyoloe_crn_s_300e_coco.onnx --saveEngine=./ppyoloe_s_bs32.engine --workspace=1024 --avgRuns=1000 --shapes=image:32x3x640x640,scale_factor:32x2 --fp16

# 使用上边的脚本, 在T4 和 TensorRT 7.2的环境下,PPYOLOE-s模型速度如下
# batch_size=1, 2.80ms, 357fps
# batch_size=32, 67.69ms, 472fps
```



184 185 186 187 188 189
### 部署

PP-YOLOE可以使用以下方式进行部署:
  - Paddle Inference [Python](../../deploy/python) & [C++](../../deploy/cpp)
  - [Paddle-TensorRT](../../deploy/TENSOR_RT.md)
  - [PaddleServing](https://github.com/PaddlePaddle/Serving)
W
Wenyu 已提交
190
  - [PaddleSlim模型量化](../slim)
191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205

接下来,我们将介绍PP-YOLOE如何使用Paddle Inference在TensorRT FP16模式下部署

首先,参考[Paddle Inference文档](https://www.paddlepaddle.org.cn/inference/master/user_guides/download_lib.html#python),下载并安装与你的CUDA, CUDNN和TensorRT相应的wheel包。

然后,运行以下命令导出模型

```bash
python tools/export_model.py -c configs/ppyoloe/ppyoloe_crn_l_300e_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_300e_coco.pdparams trt=True
```

最后,使用TensorRT FP16进行推理

```bash
# 推理单张图片
206
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_crn_l_300e_coco --image_file=demo/000000014439_640x640.jpg --device=gpu --run_mode=trt_fp16
207 208

# 推理文件夹下的所有图片
209
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_crn_l_300e_coco --image_dir=demo/ --device=gpu  --run_mode=trt_fp16
210 211 212

```

213 214 215
**注意:**
- TensorRT会根据网络的定义,执行针对当前硬件平台的优化,生成推理引擎并序列化为文件。该推理引擎只适用于当前软硬件平台。如果你的软硬件平台没有发生变化,你可以设置[enable_tensorrt_engine](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.4/deploy/python/infer.py#L660)的参数`use_static=True`,这样生成的序列化文件将会保存在`output_inference`文件夹下,下次执行TensorRT时将加载保存的序列化文件。
- PaddleDetection release/2.4及其之后的版本将支持NMS调用TensorRT,需要依赖PaddlePaddle release/2.3及其之后的版本
W
Wenyu 已提交
216

217
### 泛化性验证
W
Wenyu 已提交
218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229

模型 | AP | AP<sub>50</sub>
---|---|---
[YOLOX](https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX) | 22.6 | 37.5
[YOLOv5](https://github.com/ultralytics/yolov5) | 26.0 | 42.7
**PP-YOLOE** | **30.5** | **46.4**

**注意**
- 试验使用[VisDrone](https://github.com/VisDrone/VisDrone-Dataset)数据集, 并且检测其中的9类,包括 `person, bicycles, car, van, truck, tricyle, awning-tricyle, bus, motor`.
- 以上模型训练均采用官方提供的默认参数,并且加载COCO预训练参数
- *由于人力/时间有限,后续将会持续补充更多验证结果,也欢迎各位开源用户贡献,共同优化PP-YOLOE*

230

231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241
## 附录

PP-YOLOE消融实验

| 序号 |        模型                  | Box AP<sup>val</sup> | 参数量(M) | FLOPs(G) | V100 FP32 FPS |
| :--: | :---------------------------: | :-------------------: | :-------: | :------: | :-----------: |
|  A   | PP-YOLOv2          |         49.1         |   54.58   |  115.77   |     68.9     |
|  B   | A + Anchor-free    |         48.8         |   54.27   |  114.78   |     69.8     |
|  C   | B + CSPRepResNet   |         49.5         |   47.42   |  101.87   |     85.5     |
|  D   | C + TAL            |         50.4         |   48.32   |  104.75   |     84.0     |
|  E   | D + ET-Head        |         50.9         |   52.20   |  110.07   |     78.1     |