PP-YOLOE： An evolved version of YOLO

摘要

我们在之前 PP-YOLOv2 的基础上进行了优化，使用 无锚 范式，更强大的主干和颈部配备了

CSPRepResStage 。 ET-head 和动态标签分配算法 TAL 。

1 、介绍

受 YOLOX 的启发，我们进一步优化了之前的工作 PP-YOLOv2 。 PP-YOLOv2 是一款高性能单级探测器。基于PP-YOLOv2 ，我们提出了一个 YOLO 的进化版本，命名为 PP-YOLOE 。 PP-YOLOE 避免使用像可变形 卷积和矩阵NMS 这样的运算符来在各种硬件上得到很好的支持。此外， PP-YOLOE 可以很容易地扩展到 具有不同计算能力的各种硬件的一系列模型。这些特性进一步推动了PP-YOLOE 在更广泛的实际场景中 的应用。

2 、方法

本节中，我们将首先回顾我们的基线模型，然后从网络结构、标签分配策略、头部结构和损失函数等方面详细介绍PP-YOLOE 的设计，如图 2 所示。

2.1PP-YOLOv2 简介

PP-YOLOv2 的整体架构包括具有可变形卷积的 ResNet50-vd 的主干、具有 SPP 层和 DropBlock 的 PAN 颈部以及轻量级IoU 感知头。在 PP-YOLOv2 中， ReLU 激活功能用于主干，而 mish 激活功能用于颈部。在YOLOv3之后， PP-YOLOv2 仅为每个 ground truth 对象分配一个 anchor 盒。除了分类损失、回归损失和对象损失外，PP-YOLOv2 还使用 IoU 损失和 IoU 感知损失来提高性能。

2.2 PP-YOLOE 的改进

anchor free 。如上所述， PP-YOLOv2