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PaddleDetection v2.4.0

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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
  • 作者:
    百度
  • 演示网站:
    暂无
  • 当前版本:
    v2.4.0
  • 日期:
    2022-05-21
  • 相关链接:
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  • 所属分类:
    开发工具 Python
  • 软件评级:
  • 下载人气:
    113
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作者 百度
授权 开源
大小 244.85MB
语言 Python
运行环境 Python
功能介绍
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。

特性
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。

PaddleDetection v2.3.0 更新日志:
模型丰富度:
发布Transformer检测模型:DETR、Deformable DETR、Sparse RCNN
关键点检测新增Dark模型,发布Dark HRNet模型
发布MPII数据集HRNet关键点检测模型
发布人头、车辆跟踪垂类模型

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

预测部署
主流模型支持batch size>1预测部署,包含YOLOv3,PP-YOLO,Faster RCNN,SSD,TTFNet,FCOS
新增多目标跟踪模型(JDE, FairMot, DeepSort) Python端预测部署支持,并支持TensorRT预测
新增多目标跟踪模型FairMot联合关键点检测模型部署Python端预测部署支持
新增关键点检测模型联合PP-YOLO预测部署支持

文档:
Windows预测部署文档新增TensorRT版本说明
FAQ文档更新发布

问题修复:
修复PP-YOLO系列模型训练收敛性问题
修复batch size>1时无标签数据训练问题
付费服务
模板/插件
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v2.4.0

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

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