[ppyoloe-sod] remove smalldet cfgs and fix doc (#7312)

* remove duplicate backbone variant, test=document_fix * remove smalldet cfgs and fix doc * add speed test doc and deploy model links * fix doc * add smalldet demo jpg

[ppyoloe-sod] remove smalldet cfgs and fix doc (#7312)
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048300eb · Feng Ni · GitHub · e443404e · 048300eb · 048300eb
14 changed file
--- a/configs/smalldet/README.md
+++ b/configs/smalldet/README.md
-# PP-YOLOE 小目标检测模型(PP-YOLOE smalldet)
+# PP-YOLOE 小目标检测模型(PP-YOLOE Small Object Detection)

 <img src="https://user-images.githubusercontent.com/82303451/182520025-f6bd1c76-a9f9-4f8c-af9b-b37a403258d8.png" title="VisDrone" alt="VisDrone" width="300"><img src="https://user-images.githubusercontent.com/82303451/182521833-4aa0314c-b3f2-4711-9a65-cabece612737.png" title="VisDrone" alt="VisDrone" width="300"><img src="https://user-images.githubusercontent.com/82303451/182520038-cacd5d09-0b85-475c-8e59-72f1fc48eef8.png" title="DOTA" alt="DOTA" height="168"><img src="https://user-images.githubusercontent.com/82303451/182524123-dcba55a2-ce2d-4ba1-9d5b-eb99cb440715.jpeg" title="Xview" alt="Xview" height="168">

 ## 内容
 - [简介](#简介)
 - [模型库](#模型库)
+    - [VisDrone模型](#VisDrone模型)
    - [基础模型](#基础模型)
    - [拼图模型](#拼图模型)
 - [数据集准备](#数据集准备)
@@ -23,12 +24,36 @@ PaddleDetection团队提供了针对VisDrone-DET、DOTA水平框、Xview等小

 **注意:**
 - **是否需要切图**，建议参照[切图使用说明](#切图使用说明)中的[统计数据集分布](#统计数据集分布)先分析一下数据集再确定，一般数据集所有目标均极小的时候推荐切图训练和切图预测。
- 不通过切图拼图而直接使用原图的方案也可以参照[visdrone](../visdrone)。
+- 不通过切图拼图而直接使用原图的方案也可以参照[visdrone](./visdrone)。
 - 第三方AI Studio教程案例可参考[PPYOLOE：遥感场景下的小目标检测与部署（切图版）](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4493701)和[涨分神器！基于PPYOLOE的切图和拼图解决方案](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4438275)。


 ## 模型库

+### [VisDrone模型](visdrone/)
+
+|    模型   | COCOAPI mAP<sup>val<br>0.5:0.95 | COCOAPI mAP<sup>val<br>0.5 | COCOAPI mAP<sup>test_dev<br>0.5:0.95 | COCOAPI mAP<sup>test_dev<br>0.5 | MatlabAPI mAP<sup>test_dev<br>0.5:0.95 | MatlabAPI mAP<sup>test_dev<br>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](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_s_80e_visdrone.pdparams) | [配置文件](visdrone/ppyoloe_crn_s_80e_visdrone.yml) |
+|PP-YOLOE-P2-Alpha-s|    24.4  |  41.6  |  20.1  |  34.7  |  24.55   |  42.19  | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_s_p2_alpha_80e_visdrone.pdparams) | [配置文件](visdrone/ppyoloe_crn_s_p2_alpha_80e_visdrone.yml) |
+|PP_YOLOE_plus_sod_s|  25.1  |  42.8  |  20.7  |  36.2   |  25.16  |  43.86   | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_plus_sod_crn_s_80e_visdrone.pdparams) | [配置文件](visdrone/ppyoloe_plus_sod_crn_s_80e_visdrone.yml) |
+|PP-YOLOE-l|  29.2  |  47.3  |  23.5  |  39.1   |  28.00   |  46.20  | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_80e_visdrone.pdparams) | [配置文件](visdrone/ppyoloe_crn_l_80e_visdrone.yml) |
+|PP-YOLOE-P2-Alpha-l|  30.1  |  48.9  |  24.3  |  40.8   |  28.47   |  48.16  | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_p2_alpha_80e_visdrone.pdparams) | [配置文件](visdrone/ppyoloe_crn_l_p2_alpha_80e_visdrone.yml) |
+|PP_YOLOE_plus_sod_l|  31.9  |  52.1  |  25.6  |  43.5   |  30.25  |  51.18   | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_visdrone.pdparams) | [配置文件](visdrone/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_visdrone.yml) |
+|PP-YOLOE-Alpha-largesize-l|  41.9  |  65.0 |  32.3  |  53.0   |  37.13   |  61.15  | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_alpha_largesize_80e_visdrone.pdparams) | [配置文件](visdrone/ppyoloe_crn_l_alpha_largesize_80e_visdrone.yml) |
+|PP-YOLOE-P2-Alpha-largesize-l|  41.3  |  64.5  |  32.4  |  53.1   |  37.49   |  51.54  | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_p2_alpha_largesize_80e_visdrone.pdparams) | [配置文件](visdrone/ppyoloe_crn_l_p2_alpha_largesize_80e_visdrone.yml) |
+|PP-YOLOE-plus-largesize-l |  43.3  |  66.7 |  33.5  |  54.7   |  38.24   |  62.76  | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_plus_crn_l_largesize_80e_visdrone.pdparams) | [配置文件](visdrone/ppyoloe_plus_crn_l_largesize_80e_visdrone.yml) |
+|PP-YOLOE-plus_sod-largesize_l |  42.7  |  65.9 |  33.6  |  55.1   |  38.4   |  63.07  | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone.pdparams) | [配置文件](visdrone/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone.yml) |
+
+**注意:**
+  - VisDrone-DET数据集**可使用原图训练，也可使用切图后训练**，上表中的模型均为**使用原图训练**，也使用**原图评估预测**，推荐直接使用带**sod**的模型配置文件去训练评估和预测部署。
+  - 上表中的模型指标均是使用VisDrone-DET的train子集作为训练集，使用VisDrone-DET的val子集和test_dev子集作为验证集。
+  - **sod**表示使用**基于向量的DFL算法**和针对小目标的**中心先验优化策略**，并**在模型的Neck结构中加入transformer**。
+  - **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。
+
+
 ### 基础模型

 |    模型   |       数据集     |  SLICE_SIZE  |  OVERLAP_RATIO  | 类别数  | mAP<sup>val<br>0.5:0.95 | AP<sup>val<br>0.5 | 下载链接  | 配置文件 |
@@ -37,21 +62,32 @@ PaddleDetection团队提供了针对VisDrone-DET、DOTA水平框、Xview等小
 |PP-YOLOE-P2-l|   Xview  |  400 | 0.25 | 60 |  14.9 | 27.0 | [下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/ppyoloe_p2_crn_l_80e_sliced_xview_400_025.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_p2_crn_l_80e_sliced_xview_400_025.yml) |
 |PP-YOLOE-l| VisDrone-DET|  640 | 0.25 | 10 |  38.5 |  60.2 | [下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml) |

+**注意:**
+  - 上表中的模型均为使用**切图后的子图训练**，使用**子图评估预测**。
+
+
 ### 拼图模型

 |    模型   |       数据集     |  SLICE_SIZE  |  OVERLAP_RATIO  | 类别数  | mAP<sup>val<br>0.5:0.95 | AP<sup>val<br>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](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml) |
-|PP-YOLOE-l (Assembled)| VisDrone-DET|  640 | 0.25 | 10 | 37.2 | 59.4 | [下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml) |
+|PP-YOLOE-l (原图评估)| VisDrone-DET|  640 | 0.25 | 10 |  29.7 |  48.5 | [下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml) |
+|PP-YOLOE-l (拼图评估)| VisDrone-DET|  640 | 0.25 | 10 | 37.2 | 59.4 | [下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025_slice_infer.yml) |

 **注意:**
- 使用[SAHI](https://github.com/obss/sahi)切图工具需要首先安装：`pip install sahi`，参考[installation](https://github.com/obss/sahi/blob/main/README.md#installation)。
- **SLICE_SIZE**表示使用SAHI工具切图后子图的边长大小，**OVERLAP_RATIO**表示切图的子图之间的重叠率，DOTA水平框和Xview数据集均是切图后训练，AP指标为切图后的子图val上的指标。
- VisDrone-DET数据集请参照[visdrone](../visdrone)，可使用原图训练，也可使用切图后训练，这上面表格中的指标均是使用VisDrone-DET的val子集做验证而未使用test_dev子集。
+  - 上表中的模型均为使用**切图后的子图**训练，评估预测时分为两种，使用原图评估预测，和使用子图拼图评估预测。
+  - **SLICE_SIZE**表示使用SAHI工具切图后子图的边长大小，**OVERLAP_RATIO**表示切图的子图之间的重叠率。
+
+
+### 注意事项
+
+- 切图和拼图，需要使用[SAHI](https://github.com/obss/sahi)切图工具，需要首先安装：`pip install sahi`，参考[installation](https://github.com/obss/sahi/blob/main/README.md#installation)。
+- DOTA水平框和Xview数据集均是**切图后训练**，AP指标为**切图后的子图val上的指标**。
+- VisDrone-DET数据集请参照[visdrone](./visdrone)，**可使用原图训练，也可使用切图后训练**，这上面表格中的指标均是使用VisDrone-DET的val子集做验证而未使用test_dev子集。
 - 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。
- 常用训练验证部署等步骤请参考[ppyoloe](../ppyoloe#getting-start)。
+- 常用训练验证部署等步骤请参考[ppyoloe](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.5/configs/ppyoloe#getting-start)。
 - 自动切图和拼图的推理预测需添加设置`--slice_infer`，具体见下文[模型库使用说明](#模型库使用说明)中的[预测](#预测)和[部署](#部署)。
- Assembled表示自动切图和拼图，参照[2.3 子图拼图评估](#评估)。
+- 自动切图和拼图过程，参照[2.3 子图拼图评估](#评估)。
+

 ## 数据集准备

@@ -232,14 +268,14 @@ EvalDataset:
 #### 3.1 子图或原图直接预测
 与评估流程基本相同，可以在提前切好并存下来的子图上预测，也可以对原图预测，如：
 ```bash
-CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer.py -c configs/smalldet/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams --infer_img=demo.jpg --draw_threshold=0.25
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer.py -c configs/smalldet/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams --infer_img=demo/0000315_01601_d_0000509.jpg --draw_threshold=0.25
 ```

 #### 3.2 原图自动切图并拼图预测
 也可以对原图进行自动切图并拼图重组来预测原图，如：
 ```bash
 # 单张图
-CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer.py -c configs/smalldet/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams --infer_img=demo.jpg --draw_threshold=0.25 --slice_infer --slice_size 640 640 --overlap_ratio 0.25 0.25 --combine_method=nms --match_threshold=0.6 --match_metric=ios
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer.py -c configs/smalldet/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams --infer_img=demo/0000315_01601_d_0000509.jpg --draw_threshold=0.25 --slice_infer --slice_size 640 640 --overlap_ratio 0.25 0.25 --combine_method=nms --match_threshold=0.6 --match_metric=ios
 # 或图片文件夹
 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer.py -c configs/smalldet/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams --infer_dir=demo/ --draw_threshold=0.25 --slice_infer --slice_size 640 640 --overlap_ratio 0.25 0.25 --combine_method=nms --match_threshold=0.6 --match_metric=ios
 ```
@@ -261,14 +297,14 @@ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/export_model.py -c configs/smalldet/ppyoloe_
 #### 4.2 使用原图或子图直接推理
 ```bash
 # deploy infer
-CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025 --image_file=demo.jpg --device=GPU --save_images --threshold=0.25
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025 --image_file=demo/0000315_01601_d_0000509.jpg --device=GPU --save_images --threshold=0.25
 ```

 #### 4.3 使用原图自动切图并拼图重组结果来推理
 ```bash
 # deploy slice infer
 # 单张图
-CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025 --image_file=demo.jpg --device=GPU --save_images --threshold=0.25  --slice_infer --slice_size 640 640 --overlap_ratio 0.25 0.25 --combine_method=nms --match_threshold=0.6 --match_metric=ios
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025 --image_file=demo/0000315_01601_d_0000509.jpg --device=GPU --save_images --threshold=0.25  --slice_infer --slice_size 640 640 --overlap_ratio 0.25 0.25 --combine_method=nms --match_threshold=0.6 --match_metric=ios
 # 或图片文件夹
 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025 --image_dir=demo/ --device=GPU --save_images --threshold=0.25  --slice_infer --slice_size 640 640 --overlap_ratio 0.25 0.25 --combine_method=nms --match_threshold=0.6 --match_metric=ios
 ```

--- a/configs/smalldet/visdrone/README.md
+++ b/configs/smalldet/visdrone/README.md
+# VisDrone-DET 小目标检测模型
+
+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](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/smalldet/visdrone.zip)，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](https://github.com/VisDrone/VisDrone-Dataset)。
+
+**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集上分别验证精度，test_dev集图片数较多，精度参考性较高。
+
+
+## 原图训练，原图评估：
+
+|    模型   | COCOAPI mAP<sup>val<br>0.5:0.95 | COCOAPI mAP<sup>val<br>0.5 | COCOAPI mAP<sup>test_dev<br>0.5:0.95 | COCOAPI mAP<sup>test_dev<br>0.5 | MatlabAPI mAP<sup>test_dev<br>0.5:0.95 | MatlabAPI mAP<sup>test_dev<br>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](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_s_80e_visdrone.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_crn_s_80e_visdrone.yml) |
+|PP-YOLOE-P2-Alpha-s|    24.4  |  41.6  |  20.1  |  34.7  |  24.55   |  42.19  | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_s_p2_alpha_80e_visdrone.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_crn_s_p2_alpha_80e_visdrone.yml) |
+|PP_YOLOE_plus_sod_s|  25.1  |  42.8  |  20.7  |  36.2   |  25.16  |  43.86   | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_plus_sod_crn_s_80e_visdrone.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_plus_sod_crn_s_80e_visdrone.yml) |
+|PP-YOLOE-l|  29.2  |  47.3  |  23.5  |  39.1   |  28.00   |  46.20  | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_80e_visdrone.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_crn_l_80e_visdrone.yml) |
+|PP-YOLOE-P2-Alpha-l|  30.1  |  48.9  |  24.3  |  40.8   |  28.47   |  48.16  | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_p2_alpha_80e_visdrone.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_crn_l_p2_alpha_80e_visdrone.yml) |
+|PP_YOLOE_plus_sod_l|  31.9  |  52.1  |  25.6  |  43.5   |  30.25  |  51.18   | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_visdrone.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_visdrone.yml) |
+|PP-YOLOE-Alpha-largesize-l|  41.9  |  65.0 |  32.3  |  53.0   |  37.13   |  61.15  | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_alpha_largesize_80e_visdrone.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_crn_l_alpha_largesize_80e_visdrone.yml) |
+|PP-YOLOE-P2-Alpha-largesize-l|  41.3  |  64.5  |  32.4  |  53.1   |  37.49   |  51.54  | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_p2_alpha_largesize_80e_visdrone.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_crn_l_p2_alpha_largesize_80e_visdrone.yml) |
+|PP-YOLOE-plus-largesize-l |  43.3  |  66.7 |  33.5  |  54.7   |  38.24   |  62.76  | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_plus_crn_l_largesize_80e_visdrone.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_plus_crn_l_largesize_80e_visdrone.yml) |
+|PP-YOLOE-plus_sod-largesize_l |  42.7  |  65.9 |  33.6  |  55.1   |  38.4   |  63.07  | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone.yml) |
+
+**注意:**
+  - 上表中的模型均为**使用原图训练**，也使用**原图评估预测**。
+  - **sod**表示使用**基于向量的DFL算法**和针对小目标的**中心先验优化策略**，并**在模型的Neck结构中加入transformer**。
+  - **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。
+
+
+## 子图训练，原图评估和拼图评估：
+
+|    模型   |       数据集     |  SLICE_SIZE  |  OVERLAP_RATIO  | 类别数  | mAP<sup>val<br>0.5:0.95 | AP<sup>val<br>0.5 | 下载链接  | 配置文件 |
+|:---------|:---------------:|:---------------:|:---------------:|:------:|:-----------------------:|:-------------------:|:---------:| :-----: |
+|PP-YOLOE-l(原图评估)| VisDrone-DET|  640 | 0.25 | 10 |  29.7 |  48.5 | [下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams) | [配置文件](../ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml) |
+|PP-YOLOE-l (拼图评估)| VisDrone-DET|  640 | 0.25 | 10 | 37.2 | 59.4 | [下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams) | [配置文件](../ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml) |
+
+**注意:**
+  - 上表中的模型均为使用**切图后的子图**训练，评估预测时分为两种，使用原图评估预测，和使用子图拼图评估预测。
+  - **SLICE_SIZE**表示使用SAHI工具切图后子图的边长大小，**OVERLAP_RATIO**表示切图的子图之间的重叠率。
+
+
+## 注意事项：
+  - 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。
+  - 具体使用教程请参考[ppyoloe](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.5/configs/ppyoloe#getting-start)。
+  - MatlabAPI测试是使用官网评测工具[VisDrone2018-DET-toolkit](https://github.com/VisDrone/VisDrone2018-DET-toolkit)。
+  - 切图训练模型的配置文件及训练相关流程请参照[README](../README.cn)。
+
+
+## 部署模型
+
+| 网络模型     | 输入尺寸 | 导出后的权重(w/o NMS) | ONNX(w/o NMS)  |
+| :-------- | :--------: | :---------------------: | :----------------: |
+| PP_YOLOE_plus_sod_s |  640   | [( w/ nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/smalldet/ppyoloe_plus_sod_crn_s_80e_visdrone_w_nms.zip) &#124; [( w/o nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/smalldet/ppyoloe_plus_sod_crn_s_80e_visdrone_wo_nms.zip) | [( w/ nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/smalldet/ppyoloe_plus_sod_crn_s_80e_visdrone_w_nms.onnx) &#124; [( w/o nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/smalldet/ppyoloe_plus_sod_crn_s_80e_visdrone_wo_nms.onnx) |
+| PP_YOLOE_plus_sod_l |  640   | [( w/ nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/smalldet/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_visdrone_w_nms.zip) &#124; [( w/o nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/smalldet/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_visdrone_wo_nms.zip) | [( w/ nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/smalldet/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_visdrone_w_nms.onnx) &#124; [( w/o nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/smalldet/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_visdrone_wo_nms.onnx) |
+| PP-YOLOE-plus_sod-largesize_l     |  1920   | [( w/ nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/smalldet/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone_w_nms.zip) &#124; [( w/o nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/smalldet/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone_wo_nms.zip) | [( w/ nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/smalldet/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone_w_nms.onnx) &#124; [( w/o nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/smalldet/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone_wo_nms.onnx) |
+
+
+## 测速
+
+1.参考[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。
+测速需要设置`--run_benchmark=True`, 你需要安装以下依赖`pip install pynvml psutil GPUtil`。
+导出ONNX，你需要安装以下依赖`pip install paddle2onnx`。
+
+2.运行以下命令导出**带NMS的模型和ONNX**，并使用TensorRT FP16进行推理和测速
+
+### 注意：
+
+- 由于NMS参数设置对速度影响极大，部署测速时可调整`keep_top_k`和`nms_top_k`，在只低约0.1 mAP精度的情况下加快预测速度，导出模型的时候也可这样设置：
+  ```
+  nms:
+    name: MultiClassNMS
+    nms_top_k: 1000 # 10000
+    keep_top_k: 100 # 500
+    score_threshold: 0.01
+    nms_threshold: 0.6
+  ```
+
+```bash
+# 导出带NMS的模型
+python tools/export_model.py -c configs/smalldet/visdrone/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone.pdparams trt=True
+
+# 导出带NMS的ONNX
+paddle2onnx --model_dir output_inference/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone --model_filename model.pdmodel --params_filename model.pdiparams --opset_version 12 --save_file ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone.onnx
+
+# 推理单张图片
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone --image_file=demo/0000315_01601_d_0000509.jpg --device=gpu --run_mode=trt_fp16
+
+# 推理文件夹下的所有图片
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone --image_dir=demo/ --device=gpu --run_mode=trt_fp16
+
+# 单张图片普通测速
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone --image_file=demo/0000315_01601_d_0000509.jpg --device=gpu --run_benchmark=True
+
+# 单张图片TensorRT FP16测速
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone --image_file=demo/0000315_01601_d_0000509.jpg --device=gpu --run_benchmark=True --run_mode=trt_fp16
+```
+
+3.运行以下命令导出**不带NMS的模型和ONNX**，并使用TensorRT FP16进行推理和测速，以及**ONNX下FP16测速**
+
+```bash
+# 导出带NMS的模型
+python tools/export_model.py -c configs/smalldet/visdrone/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone.pdparams trt=True exclude_nms=True
+
+# 导出带NMS的ONNX
+paddle2onnx --model_dir output_inference/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone --model_filename model.pdmodel --params_filename model.pdiparams --opset_version 12 --save_file ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone.onnx
+
+# 推理单张图片
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone --image_file=demo/0000315_01601_d_0000509.jpg --device=gpu --run_mode=trt_fp16
+
+# 推理文件夹下的所有图片
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone --image_dir=demo/ --device=gpu --run_mode=trt_fp16
+
+# 单张图片普通测速
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone --image_file=demo/0000315_01601_d_0000509.jpg --device=gpu --run_benchmark=True
+
+# 单张图片TensorRT FP16测速
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone --image_file=demo/0000315_01601_d_0000509.jpg --device=gpu --run_benchmark=True --run_mode=trt_fp16
+
+# 单张图片ONNX TensorRT FP16测速
+/usr/local/TensorRT-8.0.3.4/bin/trtexec --onnx=ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone.onnx --workspace=4096 --avgRuns=10 --shapes=input:1x3x1920x1920 --fp16
+```
+
+**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/2.5/deploy/python/infer.py#L857)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
+
+
+# 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}
+}
+```
--- a/configs/visdrone/ppyoloe_crn_l_80e_visdrone.yml
+++ b/configs/visdrone/ppyoloe_crn_l_80e_visdrone.yml
--- a/configs/visdrone/ppyoloe_crn_l_alpha_largesize_80e_visdrone.yml
+++ b/configs/visdrone/ppyoloe_crn_l_alpha_largesize_80e_visdrone.yml
--- a/configs/visdrone/ppyoloe_crn_l_p2_alpha_80e_visdrone.yml
+++ b/configs/visdrone/ppyoloe_crn_l_p2_alpha_80e_visdrone.yml
--- a/configs/visdrone/ppyoloe_crn_l_p2_alpha_largesize_80e_visdrone.yml
+++ b/configs/visdrone/ppyoloe_crn_l_p2_alpha_largesize_80e_visdrone.yml
--- a/configs/visdrone/ppyoloe_crn_s_80e_visdrone.yml
+++ b/configs/visdrone/ppyoloe_crn_s_80e_visdrone.yml
--- a/configs/visdrone/ppyoloe_crn_s_p2_alpha_80e_visdrone.yml
+++ b/configs/visdrone/ppyoloe_crn_s_p2_alpha_80e_visdrone.yml
--- a/configs/visdrone/ppyoloe_plus_crn_l_largesize_80e_visdrone.yml
+++ b/configs/visdrone/ppyoloe_plus_crn_l_largesize_80e_visdrone.yml
--- a/configs/visdrone/ppyoloe_plus_new_crn_l_80e_visdrone.yml
+++ b/configs/visdrone/ppyoloe_plus_new_crn_l_80e_visdrone.yml
--- a/configs/visdrone/ppyoloe_plus_new_crn_l_largesize_80e_visdrone.yml
+++ b/configs/visdrone/ppyoloe_plus_new_crn_l_largesize_80e_visdrone.yml
--- a/configs/visdrone/ppyoloe_plus_new_crn_s_80e_visdrone.yml
+++ b/configs/visdrone/ppyoloe_plus_new_crn_s_80e_visdrone.yml
--- a/configs/visdrone/README.md
+++ b/configs/visdrone/README.md
-# 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](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/smalldet/visdrone.zip)，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](https://github.com/VisDrone/VisDrone-Dataset)。
-
-**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 mAP<sup>val<br>0.5:0.95 | COCOAPI mAP<sup>val<br>0.5 | COCOAPI mAP<sup>test_dev<br>0.5:0.95 | COCOAPI mAP<sup>test_dev<br>0.5 | MatlabAPI mAP<sup>test_dev<br>0.5:0.95 | MatlabAPI mAP<sup>test_dev<br>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](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_s_80e_visdrone.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_crn_s_80e_visdrone.yml) |
-|PP-YOLOE-P2-Alpha-s|    24.4  |  41.6  |  20.1  |  34.7  |  24.55   |  42.19  | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_s_p2_alpha_80e_visdrone.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_crn_s_p2_alpha_80e_visdrone.yml) |
-|PP_YOLOE_plus_new_s|  25.1  |  42.8  |  20.7  |  36.2   |  25.16  |  43.86   | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_plus_new_crn_s_80e_visdrone.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_plus_new_crn_s_80e_visdrone.yml) |
-|PP-YOLOE-l|  29.2  |  47.3  |  23.5  |  39.1   |  28.00   |  46.20  | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_80e_visdrone.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_crn_l_80e_visdrone.yml) |
-|PP-YOLOE-P2-Alpha-l|  30.1  |  48.9  |  24.3  |  40.8   |  28.47   |  48.16  | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_p2_alpha_80e_visdrone.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_crn_l_p2_alpha_80e_visdrone.yml) |
-|PP_YOLOE_plus_new_l|  31.9  |  52.1  |  25.6  |  43.5   |  30.25  |  51.18   | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_plus_new_crn_l_80e_visdrone.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_plus_new_crn_l_80e_visdrone.yml) |
-|PP-YOLOE-Alpha-largesize-l|  41.9  |  65.0 |  32.3  |  53.0   |  37.13   |  61.15  | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_alpha_largesize_80e_visdrone.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_crn_l_alpha_largesize_80e_visdrone.yml) |
-|PP-YOLOE-P2-Alpha-largesize-l|  41.3  |  64.5  |  32.4  |  53.1   |  37.49   |  51.54  | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_p2_alpha_largesize_80e_visdrone.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_crn_l_p2_alpha_largesize_80e_visdrone.yml) |
-|PP-YOLOE-plus-largesize-l |  43.3  |  66.7 |  33.5  |  54.7   |  38.24   |  62.76  | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_plus_crn_l_largesize_80e_visdrone.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_plus_crn_l_largesize_80e_visdrone.yml) |
-|PP-YOLOE-plus_new-largesize_l |  42.7  |  65.9 |  33.6  |  55.1   |  38.4   |  63.07  | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_plus_new_crn_l_largesize_80e_visdrone.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_plus_new_crn_l_largesize_80e_visdrone.yml) |
-
-
-## 原图评估和拼图评估对比：
-
-|    模型   |       数据集     |  SLICE_SIZE  |  OVERLAP_RATIO  | 类别数  | mAP<sup>val<br>0.5:0.95 | AP<sup>val<br>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](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams) | [配置文件](../smalldet/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml) |
-|PP-YOLOE-l (Assembled)| VisDrone-DET|  640 | 0.25 | 10 | 37.2 | 59.4 | [下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams) | [配置文件](../smalldet/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml) |
-
-
-**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 **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。
- 具体使用教程请参考[ppyoloe](../ppyoloe#getting-start)。
- 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](https://github.com/VisDrone/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](../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}
-}
-```
--- a/demo/0000315_01601_d_0000509.jpg
+++ b/demo/0000315_01601_d_0000509.jpg