diff --git a/configs/smalldet/README.md b/configs/smalldet/README.md index a5ec2b86c4a..2839d5e7dd5 100644 --- a/configs/smalldet/README.md +++ b/configs/smalldet/README.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# PP-YOLOE 小目标检测模型(PP-YOLOE Small Object Detection) +# PP-YOLOE-SOD 小目标检测模型(PP-YOLOE Small Object Detection) VisDroneVisDroneDOTAXview @@ -6,7 +6,8 @@ - [简介](#简介) - [模型库](#模型库) - [VisDrone模型](#VisDrone模型) - - [基础模型](#基础模型) + - [COCO模型](#COCO模型) + - [切图模型](#切图模型) - [拼图模型](#拼图模型) - [数据集准备](#数据集准备) - [模型库使用说明](#模型库使用说明) @@ -22,10 +23,12 @@ ## 简介 PaddleDetection团队提供了针对VisDrone-DET、DOTA水平框、Xview等小目标场景数据集的基于PP-YOLOE的检测模型，以及提供了一套使用[SAHI](https://github.com/obss/sahi)(Slicing Aided Hyper Inference)工具切图和拼图的方案，用户可以下载模型进行使用。 +AI Studio 官方教程案例请参考[基于PP-YOLOE-SOD的无人机航拍图像检测案例全流程实操](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5036782)，欢迎一起动手实践学习。 + **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)。 -- 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)。 + - **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，一般数据集中**所有目标均极小**的情况下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)。 + - 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 @@ -36,25 +39,38 @@ PaddleDetection团队提供了针对VisDrone-DET、DOTA水平框、Xview等小 |:---------|:------:|:------:| :----: | :------:| :------: | :------:| :----: | :------:| |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+_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+_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) | +|PP-YOLOE+_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+_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。 + - 上表中的模型均为**使用原图训练**，也**使用原图评估预测**，AP精度均为**原图验证集**上评估的结果。 + - VisDrone-DET数据集**可使用原图训练，也可使用切图后训练**，通过数据集统计分布分析，推荐使用**原图训练**，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，在显卡算力有限时也可使用切图后训练。 - 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**。 + - **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 +### COCO模型 + +| 模型 | mAPval
0.5:0.95 | AP0.5 | AP0.75 | APsmall | APmedium | APlarge | ARsmall | ARmedium | ARlarge | 下载链接 | 配置文件 | +|:--------:|:-----------------------:|:----------:|:-----------:|:------------:|:-------------:|:-----------:|:------------:|:-------------:|:------------:|:-------:|:-------:| +|PP-YOLOE+_l| 52.9 | 70.1 | 57.9 | 35.2 | 57.5 | 69.1 | 56.0 | 77.9 | 86.9 | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_plus_crn_l_80e_coco.pdparams) | [配置文件](../ppyoloe/ppyoloe_plus_crn_l_80e_coco.yml) | +|**PP-YOLOE+_SOD-l**| 53.0 | **70.4** | 57.7 | **37.1** | 57.5 | 69.0 | **56.5** | 77.5 | 86.7 | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_coco.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_coco.yml) | + +**注意:** + - 上表中的模型均为**使用原图训练**，也**原图评估预测**，网络输入尺度为640x640，训练集为COCO的train2017，验证集为val2017，均为8卡总batch_size为64训练80 epoch。 + - **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**，可在 APsmall 上提升1.9。 + + +### 切图模型 | 模型 | 数据集 | SLICE_SIZE | OVERLAP_RATIO | 类别数 | mAPval
0.5:0.95 | APval
0.5 | 下载链接 | 配置文件 | |:---------|:---------------:|:---------------:|:---------------:|:------:|:-----------------------:|:-------------------:|:---------:| :-----: | @@ -63,7 +79,9 @@ PaddleDetection团队提供了针对VisDrone-DET、DOTA水平框、Xview等小 |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**。 + - 上表中的模型均为使用**切图后的子图训练**，且使用**切图后的子图评估预测**，AP精度均为**子图验证集**上评估的结果。 + - **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。 + - VisDrone-DET的模型与[拼图模型](#拼图模型)表格中的VisDrone-DET是**同一个模型权重**，但此处AP精度是在**切图后的子图验证集**上评估的结果。 ### 拼图模型 @@ -74,8 +92,9 @@ PaddleDetection团队提供了针对VisDrone-DET、DOTA水平框、Xview等小 |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:** - - 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。 + - 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，**直接使用原图**评估预测，和**使用子图自动拼成原图**评估预测，AP精度均为**原图验证集**上评估的结果。。 - **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。 + - VisDrone-DET的模型与[切图模型](#切图模型)表格中的VisDrone-DET是**同一个模型权重**，但此处AP精度是在**原图验证集**上评估的结果。 ### 注意事项 diff --git a/configs/smalldet/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_coco.yml b/configs/smalldet/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_coco.yml new file mode 100644 index 00000000000..ad4c52eac56 --- /dev/null +++ b/configs/smalldet/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_coco.yml @@ -0,0 +1,31 @@ +_BASE_: [ + '../datasets/coco_detection.yml', + '../runtime.yml', + '../ppyoloe/_base_/optimizer_80e.yml', + '../ppyoloe/_base_/ppyoloe_plus_crn.yml', + '../ppyoloe/_base_/ppyoloe_plus_reader.yml', +] +log_iter: 100 +snapshot_epoch: 5 +weights: output/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_coco/model_final + +pretrain_weights: https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pretrained/ppyoloe_crn_l_obj365_pretrained.pdparams +depth_mult: 1.0 +width_mult: 1.0 + +CustomCSPPAN: + num_layers: 4 + use_trans: True + +PPYOLOEHead: + reg_range: [-2, 17] + static_assigner_epoch: -1 + assigner: + name: TaskAlignedAssigner_CR + center_radius: 1 + nms: + name: MultiClassNMS + nms_top_k: 1000 + keep_top_k: 300 + score_threshold: 0.01 + nms_threshold: 0.7 diff --git a/configs/smalldet/visdrone/README.md b/configs/smalldet/visdrone/README.md index 08328872d13..93367b19dce 100644 --- a/configs/smalldet/visdrone/README.md +++ b/configs/smalldet/visdrone/README.md @@ -13,18 +13,20 @@ PaddleDetection团队提供了针对VisDrone-DET小目标数航拍场景的基 |:---------|:------:|:------:| :----: | :------:| :------: | :------:| :----: | :------:| |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+_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+_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) | +|PP-YOLOE+_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+_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**。 + - 上表中的模型均为**使用原图训练**，也**使用原图评估预测**，AP精度均为**原图验证集**上评估的结果。 + - VisDrone-DET数据集**可使用原图训练，也可使用切图后训练**，通过数据集统计分布分析，推荐使用**原图训练**，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，在显卡算力有限时也可使用切图后训练。 + - 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。 @@ -38,8 +40,9 @@ PaddleDetection团队提供了针对VisDrone-DET小目标数航拍场景的基 |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。 + - 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，**直接使用原图**评估预测，和**使用子图自动拼成原图**评估预测，AP精度均为**原图验证集**上评估的结果。。 - **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。 + - VisDrone-DET的模型与[切图模型](../README.md#切图模型)表格中的VisDrone-DET是**同一个模型权重**，但此处AP精度是在**原图验证集**上评估的结果。 ## 注意事项： @@ -49,13 +52,13 @@ PaddleDetection团队提供了针对VisDrone-DET小目标数航拍场景的基 - 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 +## PP-YOLOE+_SOD 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) | [( 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) | [( 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) | [( 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) | [( 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) | [( 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) | [( w/o nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/smalldet/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone_wo_nms.onnx) | +| PP-YOLOE+_SOD-s | 640 | [( w/ nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/smalldet/ppyoloe_plus_sod_crn_s_80e_visdrone_w_nms.zip) | [( 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) | [( w/o nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/smalldet/ppyoloe_plus_sod_crn_s_80e_visdrone_wo_nms.onnx) | +| PP-YOLOE+_SOD-l | 640 | [( w/ nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/smalldet/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_visdrone_w_nms.zip) | [( 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) | [( w/o nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/smalldet/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_visdrone_wo_nms.onnx) | +| PP-YOLOE+_SOD-largesize-l | 1920 | [( w/ nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/smalldet/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone_w_nms.zip) | [( 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) | [( w/o nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/smalldet/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone_wo_nms.onnx) | ## 测速