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简介

PaddleYOLO是基于PaddleDetection的YOLO系列模型库，只包含YOLO系列模型的相关代码，支持YOLOv3,PP-YOLO,PP-YOLOv2,PP-YOLOE,PP-YOLOE+,YOLOX,YOLOv5,YOLOv6,YOLOv7等模型，请参照ModelZoo。

更新日志

  • 【2022/09/26】发布PaddleYOLO模型套件，请参照ModelZoo；
  • 【2022/09/19】支持YOLOv6新版，包括n/t/s/m/l模型；
  • 【2022/08/23】发布YOLOSeries代码库: 支持YOLOv3,PP-YOLOE,PP-YOLOE+,YOLOX,YOLOv5,YOLOv6,YOLOv7等YOLO模型，支持ConvNeXt骨干网络高精度版PP-YOLOE,YOLOX和YOLOv5等模型，支持PaddleSlim无损加速量化训练PP-YOLOE,YOLOv5,YOLOv6和YOLOv7等模型，详情可阅读此文章；

注意:

  • PaddleYOLO代码库协议为GPL 3.0，YOLOv5,YOLOv7和YOLOv6这3类模型代码不合入PaddleDetection，其余YOLO模型推荐在PaddleDetection中使用，会最先发布PP-YOLO系列特色检测模型的最新进展；；
  • PaddleYOLO代码库推荐使用paddlepaddle-2.3.2以上的版本，请参考官网下载对应适合版本，Windows平台请安装paddle develop版本；

产品动态

  • 🔥 2022.9.26：PaddleYOLO发布release/2.5版本

    • 💡 模型套件：
      • 发布PaddleYOLO模型套件: 支持YOLOv3,PP-YOLOE,PP-YOLOE+,YOLOX,YOLOv5,YOLOv6,YOLOv7等YOLO模型，支持ConvNeXt骨干网络高精度版PP-YOLOE,YOLOX和YOLOv5等模型，支持PaddleSlim无损加速量化训练PP-YOLOE,YOLOv5,YOLOv6和YOLOv7等模型；

  • 🔥 2022.8.26：PaddleDetection发布release/2.5版本

    • 🗳 特色模型：
      • 发布PP-YOLOE+，最高精度提升2.4% mAP，达到54.9% mAP，模型训练收敛速度提升3.75倍，端到端预测速度最高提升2.3倍；多个下游任务泛化性提升
      • 发布PicoDet-NPU模型，支持模型全量化部署；新增PicoDet版面分析模型
      • 发布PP-TinyPose升级版增强版，在健身、舞蹈等场景精度提升9.1% AP，支持侧身、卧躺、跳跃、高抬腿等非常规动作
    • 🔮 场景能力：
      • 发布行人分析工具PP-Human v2，新增打架、打电话、抽烟、闯入四大行为识别，底层算法性能升级，覆盖行人检测、跟踪、属性三类核心算法能力，提供保姆级全流程开发及模型优化策略，支持在线视频流输入
      • 首次发布PP-Vehicle，提供车牌识别、车辆属性分析（颜色、车型）、车流量统计以及违章检测四大功能，兼容图片、在线视频流、视频输入，提供完善的二次开发文档教程
    • 💡 前沿算法：
      • 全面覆盖的YOLO家族经典与最新模型: 包括YOLOv3，百度飞桨自研的实时高精度目标检测检测模型PP-YOLOE，以及前沿检测算法YOLOv4、YOLOv5、YOLOX，YOLOv6及YOLOv7
      • 新增基于ViT骨干网络高精度检测模型，COCO数据集精度达到55.7% mAP；新增OC-SORT多目标跟踪模型；新增ConvNeXt骨干网络
    • 📋 产业范例：新增智能健身、打架识别、来客分析、车辆结构化范例

  • 2022.3.24：PaddleDetection发布release/2.4版本

    • 发布高精度云边一体SOTA目标检测模型PP-YOLOE，提供s/m/l/x版本，l版本COCO test2017数据集精度51.6%，V100预测速度78.1 FPS，支持混合精度训练，训练较PP-YOLOv2加速33%，全系列多尺度模型，满足不同硬件算力需求，可适配服务器、边缘端GPU及其他服务器端AI加速卡。
    • 发布边缘端和CPU端超轻量SOTA目标检测模型PP-PicoDet增强版，精度提升2%左右，CPU预测速度提升63%，新增参数量0.7M的PicoDet-XS模型，提供模型稀疏化和量化功能，便于模型加速，各类硬件无需单独开发后处理模块，降低部署门槛。
    • 发布实时行人分析工具PP-Human，支持行人跟踪、人流量统计、人体属性识别与摔倒检测四大能力，基于真实场景数据特殊优化，精准识别各类摔倒姿势，适应不同环境背景、光线及摄像角度。
    • 新增YOLOX目标检测模型，支持nano/tiny/s/m/l/x版本，x版本COCO val2017数据集精度51.8%。

  • 更多版本发布

简介

PaddleDetection为基于飞桨PaddlePaddle的端到端目标检测套件，内置30+模型算法及250+预训练模型，覆盖目标检测、实例分割、跟踪、关键点检测等方向，其中包括服务器端和移动端高精度、轻量级产业级SOTA模型、冠军方案和学术前沿算法，并提供配置化的网络模块组件、十余种数据增强策略和损失函数等高阶优化支持和多种部署方案，在打通数据处理、模型开发、训练、压缩、部署全流程的基础上，提供丰富的案例及教程，加速算法产业落地应用。

特性

  • 模型丰富: 包含目标检测、实例分割、人脸检测、关键点检测、多目标跟踪等250+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。

技术交流

  • 如果你发现任何PaddleDetection存在的问题或者是建议, 欢迎通过GitHub Issues给我们提issues。

  • 欢迎加入PaddleDetection 微信用户群（扫码填写问卷即可入群）

    • 入群福利 💎：获取PaddleDetection团队整理的重磅学习大礼包🎁
      • 📊 福利一：获取飞桨联合业界企业整理的开源数据集
      • 👨‍🏫 福利二：获取PaddleDetection历次发版直播视频与最新直播咨询
      • 🗳 福利三：获取垂类场景预训练模型集合，包括工业、安防、交通等5+行业场景
      • 🗂 福利四：获取10+全流程产业实操范例，覆盖火灾烟雾检测、人流量计数等产业高频场景

套件结构概览

Architectures Backbones Components Data Augmentation
    Object Detection
    • YOLOv3
    • YOLOv5
    • YOLOv6
    • YOLOv7
    • PP-YOLOv1/v2
    • PP-YOLO-Tiny
    • PP-YOLOE
    • PP-YOLOE+
    • YOLOX
Details
  • ResNet(&vd)
  • CSPResNet
  • DarkNet
  • CSPDarkNet
  • ConvNeXt
Common
  • Sync-BN
  • Group Norm
  • DCNv2
  • EMA
FPN
  • CSP-PAN
  • Custom-PAN
  • ES-PAN
Loss
  • Smooth-L1
  • GIoU/DIoU/CIoU
  • IoUAware
  • Focal Loss
  • VariFocal Loss
Post-processing
  • SoftNMS
  • MatrixNMS
Speed
  • FP16 training
  • Multi-machine training
Details
  • Resize
  • Lighting
  • Flipping
  • Expand
  • Crop
  • Color Distort
  • Random Erasing
  • Mixup
  • AugmentHSV
  • Mosaic
  • Cutmix
  • Grid Mask
  • Auto Augment
  • Random Perspective

模型性能概览

云端模型性能对比

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：

  • PP-YOLOE是对PP-YOLO v2模型的进一步优化，在COCO数据集精度51.6%，Tesla V100预测速度78.1FPS
  • PP-YOLOE+是对PPOLOE模型的进一步优化，在COCO数据集精度53.3%，Tesla V100预测速度78.1FPS
  • 图中模型均可在模型库中获取
移动端模型性能对比

各移动端模型在COCO数据集上精度mAP和高通骁龙865处理器上预测速度(FPS)对比图。

说明：

  • 测试数据均使用高通骁龙865(4*A77 + 4*A55)处理器batch size为1, 开启4线程测试，测试使用NCNN预测库，测试脚本见MobileDetBenchmark
  • PP-PicoDet及PP-YOLO-Tiny为PaddleDetection自研模型，其余模型PaddleDetection暂未提供

模型库

1. 通用检测

PP-YOLOE+系列 推荐场景：Nvidia V100, T4等云端GPU和Jetson系列等边缘端设备

模型名称 COCO精度（mAP） V100 TensorRT FP16速度(FPS) 配置文件 模型下载
PP-YOLOE+_s 43.9 333.3 链接 下载地址
PP-YOLOE+_m 50.0 208.3 链接 下载地址
PP-YOLOE+_l 53.3 149.2 链接 下载地址
PP-YOLOE+_x 54.9 95.2 链接 下载地址

前沿检测算法

模型名称 COCO精度（mAP） V100 TensorRT FP16速度(FPS) 配置文件 模型下载
YOLOX-l 50.1 107.5 链接 下载地址
YOLOv5-l 48.6 136.0 链接 下载地址
YOLOv7-l 51.0 135.0 链接 下载地址

文档教程

入门教程

进阶教程

版本更新

版本更新内容请参考版本更新文档

引用

@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}
}