# 版本更新信息

## 最新版本信息

### 2.0(04.15/2021)

  **说明：** 自2.0版本开始，动态图作为PaddleDetection默认版本，原`dygraph`目录切换为根目录，原静态图实现移动到`static`目录下。

  - 动态图模型丰富度提升：
    - 发布PP-YOLOv2及PP-YOLO tiny模型，PP-YOLOv2 COCO test数据集精度达到49.5%，V100预测速度达到68.9 FPS
    - 发布旋转框检测模型S2ANet
    - 发布两阶段实用模型PSS-Det
    - 发布人脸检测模型Blazeface

  - 新增基础模块：
    - 新增SENet，GhostNet，Res2Net骨干网络
    - 新增VisualDL训练可视化支持
    - 新增单类别精度计算及PR曲线绘制功能
    - YOLO系列模型支持NHWC数据格式

  - 预测部署：
    - 发布主要模型的预测benchmark数据
    - 适配TensorRT6，支持TensorRT动态尺寸输入，支持TensorRT int8量化预测
    - PP-YOLO, YOLOv3, SSD, TTFNet, FCOS, Faster RCNN等7类模型在Linux、Windows、NV Jetson平台下python/cpp/TRT预测部署打通:

  - 检测模型压缩：
    - 蒸馏：新增动态图蒸馏支持，并发布YOLOv3-MobileNetV1蒸馏模型
    - 联合策略：新增动态图剪裁+蒸馏联合策略压缩方案，并发布YOLOv3-MobileNetV1的剪裁+蒸馏压缩模型
    - 问题修复：修复动态图量化模型导出问题

  - 文档：
    - 新增动态图英文文档：包含首页文档，入门使用，快速开始，模型算法、新增数据集等
    - 新增动态图中英文安装文档
    - 新增动态图RCNN系列和YOLO系列配置文件模板及配置项说明文档


## 历史版本信息

### 2.0-rc(02.23/2021)
  - 动态图模型丰富度提升：
    - 优化RCNN模型组网及训练方式，RCNN系列模型精度提升(依赖Paddle develop或2.0.1版本)
    - 新增支持SSDLite，FCOS，TTFNet，SOLOv2系列模型
    - 新增行人和车辆垂类目标检测模型

  - 新增动态图基础模块：
    - 新增MobileNetV3，HRNet骨干网络
    - 优化RoIAlign计算逻辑，RCNN系列模型精度提升(依赖Paddle develop或2.0.1版本)
    - 新增支持Synchronized Batch Norm
    - 新增支持Modulated Deformable Convolution

  - 预测部署：
    - 发布动态图python、C++、Serving部署解决方案及文档，支持Faster RCNN，Mask RCNN，YOLOv3，PP-YOLO，SSD，TTFNet，FCOS，SOLOv2等系列模型预测部署
    - 动态图预测部署支持TensorRT模式FP32，FP16推理加速

  - 检测模型压缩：
    - 裁剪：新增动态图裁剪支持，并发布YOLOv3-MobileNetV1裁剪模型
    - 量化：新增动态图量化支持，并发布YOLOv3-MobileNetV1和YOLOv3-MobileNetV3量化模型

  - 文档：
    - 新增动态图入门教程文档：包含安装说明，快速开始，准备数据，训练/评估/预测流程文档
    - 新增动态图进阶教程文档：包含模型压缩、推理部署文档
    - 新增动态图模型库文档

### v2.0-beta(12.20/2020)
  - 动态图支持:
    - 支持Faster-RCNN, Mask-RCNN, FPN, Cascade Faster/Mask RCNN, YOLOv3和SSD模型，试用版本。
  - 模型提升：
    - 更新PP-YOLO MobileNetv3 large和small模型，精度提升，并新增裁剪和蒸馏后的模型。
  - 新功能：
    - 支持VisualDL可视化数据预处理图片。

  - Bug修复:
    - 修复BlazeFace人脸关键点预测bug。


### v0.5.0(11/2020)
  - 模型丰富度提升：
    - 发布SOLOv2系列模型，其中SOLOv2-Light-R50-VD-DCN-FPN 模型在单卡V100上达到 38.6 FPS，加速24% ，COCO验证集精度达到38.8%, 提升2.4绝对百分点。
    - 新增Android移动端检测demo，包括SSD、YOLO系列模型，可直接扫码安装体验。

  - 移动端模型优化：
    - 新增PACT新量化策略，YOLOv3-Mobilenetv3在COCO数据集上比普通量化相比提升0.7%。

  - 易用性提升及功能组件：
    - 增强generate_proposal_labels算子功能，规避模型出nan风险。
    - 修复deploy下python与C++预测若干问题。
    - 统一COCO与VOC数据集下评估流程，支持输出单类AP和P-R曲线。
    - PP-YOLO支持矩形输入图像。

  - 文档：
    - 新增目标检测全流程教程，新增Jetson平台部署教程。


### v0.4.0(07/2020)
  - 模型丰富度提升：
    - 发布PPYOLO模型，COCO数据集精度达到45.2%，单卡V100预测速度达到72.9 FPS，精度和预测速度优于YOLOv4模型。
    - 新增TTFNet模型，base版本对齐竞品，COCO数据集精度达到32.9%。
    - 新增HTC模型，base版本对齐竞品，COCO数据集精度达到42.2%。
    - 新增BlazeFace人脸关键点检测模型，在Wider-Face数据集的Easy-Set精度达到85.2%。
    - 新增ACFPN模型， COCO数据集精度达到39.6%。
    - 发布服务器端通用目标检测模型（包含676类），相同策略在COCO数据集上，V100为19.5FPS时，COCO mAP可以达到49.4%。

  - 移动端模型优化：
    - 新增SSDLite系列优化模型，包括新增GhostNet的Backbone，新增FPN组件等，精度提升0.5%-1.5%。

  - 易用性提升及功能组件：
    - 新增GridMask, RandomErasing数据增强方法。
    - 新增Matrix NMS支持。
    - 新增EMA(Exponential Moving Average)训练支持。
    - 新增多机训练方法，两机相对于单机平均加速比80%，多机训练支持待进一步验证。

### v0.3.0(05/2020)
  - 模型丰富度提升：
    - 添加Efficientdet-D0模型，速度与精度优于竞品。
    - 新增YOLOv4预测模型，精度对齐竞品；新增YOLOv4在Pascal VOC数据集上微调训练，精度达到85.5%。
    - YOLOv3新增MobileNetV3骨干网络，COCO数据集精度达到31.6%。
    - 添加Anchor-free模型FCOS，精度优于竞品。
    - 添加Anchor-free模型CornernetSqueeze，精度优于竞品，优化模型的COCO数据集精度38.2%, +3.7%，速度较YOLOv3-Darknet53快5%。
    - 添加服务器端实用目标检测模型CascadeRCNN-ResNet50vd模型，速度与精度优于竞品EfficientDet。

  - 移动端推出3种模型：
    - SSDLite系列模型：SSDLite-Mobilenetv3 small/large模型，精度优于竞品。
    - YOLOv3移动端方案: YOLOv3-MobileNetv3模型压缩后加速3.5倍，速度和精度均领先于竞品的SSDLite模型。
    - RCNN移动端方案：CascadeRCNN-MobileNetv3经过系列优化, 推出输入图像分别为320x320和640x640的模型，速度与精度具有较高性价比。

  - 预测部署重构：
    - 新增Python预测部署流程，支持RCNN，YOLO，SSD，RetinaNet，人脸系列模型，支持视频预测。
    - 重构C++预测部署，提高易用性。

  - 易用性提升及功能组件：
    - 增加AutoAugment数据增强。
    - 升级检测库文档结构。
    - 支持迁移学习自动进行shape匹配。
    - 优化mask分支评估阶段内存占用。

### v0.2.0(02/2020)
  - 新增模型:
    - 新增基于CBResNet模型。
    - 新增LibraRCNN模型。
    - 进一步提升YOLOv3模型精度，基于COCO数据精度达到43.2%，相比上个版本提升1.4%。
  - 新增基础模块:
    - 主干网络: 新增CBResNet。
    - loss模块: YOLOv3的loss支持细粒度op组合。
    - 正则模块: 新增DropBlock模块。
  - 功能优化和改进:
    - 加速YOLOv3数据预处理，整体训练提速40%。
    - 优化数据预处理逻辑，提升易用性。
    - 增加人脸检测预测benchmark数据。
    - 增加C++预测引擎Python API预测示例。
  - 检测模型压缩 :
    - 裁剪: 发布MobileNet-YOLOv3裁剪方案和模型，基于VOC数据FLOPs - 69.6%, mAP + 1.4%，基于COCO数据FLOPS-28.8%, mAP + 0.9%; 发布ResNet50vd-dcn-YOLOv3裁剪方案和模型，基于COCO数据集FLOPS - 18.4%, mAP + 0.8%。
    - 蒸馏: 发布MobileNet-YOLOv3蒸馏方案和模型，基于VOC数据mAP + 2.8%，基于COCO数据mAP + 2.1%。
    - 量化: 发布YOLOv3-MobileNet和BlazeFace的量化模型。
    - 裁剪+蒸馏: 发布MobileNet-YOLOv3裁剪+蒸馏方案和模型，基于COCO数据FLOPS - 69.6%，基于TensorRT预测加速64.5%，mAP - 0.3 %; 发布ResNet50vd-dcn-YOLOv3裁剪+蒸馏方案和模型，基于COCO数据FLOPS - 43.7%，基于TensorRT预测加速24.0%，mAP + 0.6 %。
    - 搜索: 开源BlazeFace-Nas的完成搜索方案。
  - 预测部署:
    - 集成 TensorRT，支持FP16、FP32、INT8量化推理加速。
  - 文档:
    - 增加详细的数据预处理模块介绍文档以及实现自定义数据Reader文档。
    - 增加如何新增算法模型的文档。
    - 文档部署到网站: https://paddledetection.readthedocs.io

### 12/2019
- 增加Res2Net模型。
- 增加HRNet模型。
- 增加GIOU loss和DIOU loss。


### 21/11/2019
- 增加CascadeClsAware RCNN模型。
- 增加CBNet，ResNet200和Non-local模型。
- 增加SoftNMS。
- 增加Open Image V5数据集和Objects365数据集模型。

### 10/2019
- 增加增强版YOLOv3模型，精度高达41.4%。
- 增加人脸检测模型BlazeFace、Faceboxes。
- 丰富基于COCO的模型，精度高达51.9%。
- 增加Objects365 2019 Challenge上夺冠的最佳单模型之一CACascade-RCNN。
- 增加行人检测和车辆检测预训练模型。
- 支持FP16训练。
- 增加跨平台的C++推理部署方案。
- 增加模型压缩示例。


### 2/9/2019
- 增加GroupNorm模型。
- 增加CascadeRCNN+Mask模型。

### 5/8/2019
- 增加Modulated Deformable Convolution系列模型。

### 29/7/2019

- 增加检测库中文文档
- 修复R-CNN系列模型训练同时进行评估的问题
- 新增ResNext101-vd + Mask R-CNN + FPN模型
- 新增基于VOC数据集的YOLOv3模型

### 3/7/2019

- 首次发布PaddleDetection检测库和检测模型库
- 模型包括：Faster R-CNN, Mask R-CNN, Faster R-CNN+FPN, Mask
  R-CNN+FPN, Cascade-Faster-RCNN+FPN, RetinaNet, YOLOv3, 和SSD.
