PaddleDetection

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PaddleDetection v2.2.0界面预览
  • 软件作者: 百度
  • 软件大小: 142.62MB
  • 软件类别: 国产软件 | 其它类别
  • 软件语言: 简体中文
  • 运行环境: Python
  • 软件评级: 3星级
  • 更新时间: 2021/8/19 11:33:07
  • 软件授权: 开源软件
  • 插件情况:
  • 相关链接: Home Page
  • 演示地址: 暂无

软件介绍

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 v2.2.0 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
Tags: PaddleDetection   PaddleDetection下载   飞桨目标检测开发套件  

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