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PP-YOLO 已开源！！！精度及预测速度优于YOLOv4 ！！！
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PP-YOLO
Paddle 1.8.4版本已发布到pip，可以通过pip安装Paddle 1.8.4版本运行PP-YOLO模型
PP-YOLO已开源，COCO test-dev精度达到45.2%，单卡V100 FP32推理速度达到72.9 FPS，开启TensorRT下FP16推理速度达到155.6FPS, 详细信息见PP-YOLO模型
精度和预测速度如下表
| 模型 | GPU个数 | 每GPU图片个数 | 骨干网络 | 输入尺寸 | Box AP | V100 FP32(FPS) | V100 TensorRT FP16(FPS) | 模型下载 | 配置文件 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOv4(AlexyAB) | - | - | CSPDarknet | 608 | 43.5 | 62 | 105.5 | 下载链接 | 配置文件 |
| YOLOv4(AlexyAB) | - | - | CSPDarknet | 512 | 43.0 | 83 | 138.4 | 下载链接 | 配置文件 |
| YOLOv4(AlexyAB) | - | - | CSPDarknet | 416 | 41.2 | 96 | 164.0 | 下载链接 | 配置文件 |
| YOLOv4(AlexyAB) | - | - | CSPDarknet | 320 | 38.0 | 123 | 199.0 | 下载链接 | 配置文件 |
| PP-YOLO | 8 | 24 | ResNet50vd | 608 | 45.2 | 72.9 | 155.6 | 下载链接 | 配置文件 |
| PP-YOLO | 8 | 24 | ResNet50vd | 512 | 44.4 | 89.9 | 188.4 | 下载链接 | 配置文件 |
| PP-YOLO | 8 | 24 | ResNet50vd | 416 | 42.5 | 109.1 | 215.4 | 下载链接 | 配置文件 |
| PP-YOLO | 8 | 24 | ResNet50vd | 320 | 39.3 | 132.2 | 242.2 | 下载链接 | 配置文件 |