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PaddleDetection飞桨方针检测开发套件,旨在协助开发者更快更好地完结检测模型的组成、练习、优化及布置等全开发流程。
PaddleDetection模块化地完成了多种干流方针检测算法,供给了丰厚的数据增强战略、网络模块组件(如主干网络)、丢失函数等,并集成了模型紧缩和跨渠道高性能布置才能。
通过长期工业实践打磨,PaddleDetection已具有顺利、杰出的运用体会,被工业质检、遥感图画检测、无人巡检、新零售、互联网、科研等十多个职业的开发者广泛应用。
特性
模型丰厚: 包括方针检测、实例切割、人脸检测等100+个预练习模型,包括多种全球比赛冠军计划
运用简练:模块化规划,解耦各个网络组件,开发者轻松建立、试用各种检测模型及优化战略,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、练习、紧缩、布置端到端打通,并齐备支撑云端/边际端多架构、多设备布置。
高性能: 基于飞桨的高性能内核,模型练习速度及显存占用优势显着。支撑FP16练习, 支撑多机练习。
v2.5.0
更新内容PP-YOLOE:
发布PP-YOLOE特色模型,COCO数据集精度51.4%,V100预测速度78.1 FPS,精度速度服务器端SOTA
发布s/m/l/x系列模型,打通TensorRT、ONNX部署能力
支持混合精度训练,训练较PP-YOLOv2加速33%
PP-PicoDet:
发布PP-PicoDet优化模型,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
后处理集成到网络中,优化端到端部署成本
行人分析Pipeline:
发布PP-Human行人分析Pipeline,覆盖行人检测、属性识别、行人跟踪、跨镜跟踪、人流量统计、动作识别多种功能,打通TensorRT部署
属性识别支持StrongBaseline模型
ReID支持Centroid模型
动作识别支持ST-GCN摔倒检测
模型丰富度:
发布YOLOX,支持nano/tiny/s/m/l/x版本,x版本COCO val2017数据集精度51.8%
框架功能优化:
EMA训练速度优化20%,优化EMA训练模型保存方式
支持infer预测结果保存为COCO格式
部署优化:
RCNN全系列模型支持Paddle2ONNX导出ONNX模型
SSD模型支持导出时融合解码OP,优化边缘端部署速度
支持NMS导出TensorRT,TensorRT部署端到端速度提升
PaddleDetection v2.2.0 更新日志:
模型丰厚度:
发布Transformer检测模型:DETR、Deformable DETR、Sparse RCNN
要害点检测新增Dark模型,发布Dark HRNet模型
发布MPII数据集HRNet要害点检测模型
发布人头、车辆盯梢垂类模型
模型优化:
旋转框检测模型S2ANet发布Align Conv优化模型,DOTA数据集mAP优化至74.0
猜测布置
干流模型支撑batch size>1猜测布置,包括YOLOv3,PP-YOLO,Faster RCNN,SSD,TTFNet,FCOS
新增多方针盯梢模型(JDE, FairMot, DeepSort) Python端猜测布置支撑,并支撑TensorRT猜测
新增多方针盯梢模型FairMot联合要害点检测模型布置Python端猜测布置支撑
新增要害点检测模型联合PP-YOLO猜测布置支撑
文档:
Windows猜测布置文档新增TensorRT版别阐明
FAQ文档更新发布
问题修正:
修正PP-YOLO系列模型练习收敛性问题
修正batch size>1时无标签数据练习问题
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