YOLOX-PAI: An Improved YOLOX, Stronger and Faster than YOLOv6

要約

私たちは、さまざまな SOTA コンピューター ビジョン手法の使用を容易にする、EasyCV という名前のオールインワン コンピューター ビジョン ツールボックスを開発しています。
最近、YOLOX の改良版である YOLOX-PAI を EasyCV に追加しました。
私たちは、YOLOX に対するいくつかの検出方法の影響を調査するためにアブレーション研究を実施しています。
また、BladeDISC と TensorRT に基づく推論プロセスを高速化するために使用される PAI-Blade の簡単な使用法も提供します。
最後に、単一の NVIDIA V100 GPU で 1.0 ミリ秒以内に COCO データセットの 42.8 mAP を受信しました。これは、YOLOv6 よりも少し高速です。
シンプルだが効率的な予測 API も EasyCV で設計されており、エンドツーエンドのオブジェクト検出を実行します。
コードとモデルは現在、https://github.com/alibaba/EasyCV で入手できます。

要約(オリジナル)

We develop an all-in-one computer vision toolbox named EasyCV to facilitate the use of various SOTA computer vision methods. Recently, we add YOLOX-PAI, an improved version of YOLOX, into EasyCV. We conduct ablation studies to investigate the influence of some detection methods on YOLOX. We also provide an easy use for PAI-Blade which is used to accelerate the inference process based on BladeDISC and TensorRT. Finally, we receive 42.8 mAP on COCO dateset within 1.0 ms on a single NVIDIA V100 GPU, which is a bit faster than YOLOv6. A simple but efficient predictor api is also designed in EasyCV to conduct end2end object detection. Codes and models are now available at: https://github.com/alibaba/EasyCV.

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