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PaddleDetection 2.0全面升级!目前默认使用动态图版本,静态图版本位于static中
超高性价比PPYOLO v2和1.3M超轻量PPYOLO tiny全新出炉!欢迎使用
Anchor Free SOTA模型PAFNet发布!欢迎使用
PaddleDetection飞桨目标检测开发套件,旨在帮助开发者更快更好地完成检测模型的组建、训练、优化及部署等全开发流程。
PaddleDetection模块化地实现了多种主流目标检测算法,提供了丰富的数据增强策略、网络模块组件(如骨干网络)、损失函数等,并集成了模型压缩和跨平台高性能部署能力。
经过长时间产业实践打磨,PaddleDetection已拥有顺畅、卓越的使用体验,被工业质检、遥感图像检测、无人巡检、新零售、互联网、科研等十多个行业的开发者广泛应用。
- 2021.05.20: 发布release/2.1版本,新增关键点检测,模型包括HigherHRNet,HRNet。新增多目标跟踪能力,模型包括DeepSORT,JDE,FairMOT。发布PPYOLO系列模型压缩模型,新增ONNX模型导出教程,详情参考PaddleDetection
- 2021.04.14: 发布release/2.0版本,PaddleDetection全面支持动态图,覆盖静态图模型算法,全面升级模型效果,同时发布PP-YOLO v2, PPYOLO tiny模型,增强版anchor free模型PAFNet,新增旋转框检测S2ANet模型,详情参考PaddleDetection
- 2021.02.07: 发布release/2.0-rc版本,PaddleDetection动态图试用版本,详情参考PaddleDetection动态图。
- 模型丰富: 包含目标检测、实例分割、人脸检测等100+个预训练模型,涵盖多种全球竞赛冠军方案
- 使用简洁:模块化设计,解耦各个网络组件,开发者轻松搭建、试用各种检测模型及优化策略,快速得到高性能、定制化的算法。
- 端到端打通: 从数据增强、组网、训练、压缩、部署端到端打通,并完备支持云端/边缘端多架构、多设备部署。
- 高性能: 基于飞桨的高性能内核,模型训练速度及显存占用优势明显。支持FP16训练, 支持多机训练。
Architectures | Backbones | Components | Data Augmentation |
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各模型结构和骨干网络的代表模型在COCO数据集上精度mAP和单卡Tesla V100上预测速度(FPS)对比图。
说明:
CBResNet
为Cascade-Faster-RCNN-CBResNet200vd-FPN
模型,COCO数据集mAP高达53.3%Cascade-Faster-RCNN
为Cascade-Faster-RCNN-ResNet50vd-DCN
,PaddleDetection将其优化到COCO数据mAP为47.8%时推理速度为20FPSPP-YOLO
在COCO数据集精度45.9%,Tesla V100预测速度72.9FPS,精度速度均优于YOLOv4PP-YOLO v2
是对PP-YOLO
模型的进一步优化,在COCO数据集精度49.5%,Tesla V100预测速度68.9FPS- 图中模型均可在模型库中获取
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参数配置
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模型压缩(基于PaddleSlim)
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进阶开发
- PaddleDetection在Windows下的部署(一)
- PaddleDetection在Windows下的部署(二)
- Jetson Nano上部署PaddleDetection经验分享
- 安全帽检测YOLOv3模型在树莓派上的部署
- 使用SSD-MobileNetv1完成一个项目--准备数据集到完成树莓派部署
v2.1版本已经在05/2021
发布,全新发布关键点检测和多目标跟踪能力,支持无标注框检测,发布PPYOLO系列模型压缩模型,新增ONNX模型导出教程,详细内容请参考版本更新文档。
v2.0版本已经在04/2021
发布,全面支持动态图版本,新增支持BlazeFace, PSSDet等系列模型和大量骨干网络,发布PP-YOLO v2, PP-YOLO tiny和旋转框检测S2ANet模型。支持模型蒸馏、VisualDL,新增动态图预测部署benchmark,详细内容请参考版本更新文档。
本项目的发布受Apache 2.0 license许可认证。
我们非常欢迎你可以为PaddleDetection提供代码,也十分感谢你的反馈。
@misc{ppdet2019,
title={PaddleDetection, Object detection and instance segmentation toolkit based on PaddlePaddle.},
author={PaddlePaddle Authors},
howpublished = {\url{https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection}},
year={2019}
}