GitHub - PaddlePaddle/PaddleDetection at release/2.4 (original) (raw)

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飞桨目标检测开发套件，端到端地完成从训练到部署的全流程目标检测应用。

产品动态

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。

提供目标检测、实例分割、多目标跟踪、关键点检测等多种能力

应用场景覆盖工业、智慧城市、安防、交通、零售、医疗等十余种行业

特性

技术交流

套件结构概览

Architectures Backbones Components Data Augmentation
Object Detection Faster RCNN FPN Cascade-RCNN Libra RCNN Hybrid Task RCNN PSS-Det RetinaNet YOLOv3 YOLOv4 PP-YOLOv1/v2 PP-YOLO-Tiny PP-YOLOE YOLOX SSD CornerNet-Squeeze FCOS TTFNet PP-PicoDet DETR Deformable DETR Swin Transformer Sparse RCNN Instance Segmentation Mask RCNN SOLOv2 Face Detection FaceBoxes BlazeFace BlazeFace-NAS Multi-Object-Tracking JDE FairMOT DeepSORT KeyPoint-Detection HRNet HigherHRNet ResNet(&vd) ResNeXt(&vd) SENet Res2Net HRNet Hourglass CBNet GCNet DarkNet CSPDarkNet VGG MobileNetv1/v3 GhostNet Efficientnet BlazeNet Common Sync-BN Group Norm DCNv2 Non-local KeyPoint DarkPose FPN BiFPN BFP HRFPN ACFPN Loss Smooth-L1 GIoU/DIoU/CIoU IoUAware Post-processing SoftNMS MatrixNMS Speed FP16 training Multi-machine training 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

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：

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：

文档教程

入门教程

进阶教程

课程专栏

产业实践范例教程

模型库

应用案例

第三方教程推荐

版本更新

版本更新内容请参考版本更新文档

许可证书

本项目的发布受Apache 2.0 license许可认证。

贡献代码

我们非常欢迎你可以为PaddleDetection提供代码，也十分感谢你的反馈。

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}
}