README.md 7.3 KB
Newer Older
1 2 3 4
简体中文 | [English](README.md)

# PP-YOLOE Human 检测模型

5
PaddleDetection团队提供了针对行人的基于PP-YOLOE的检测模型,用户可以下载模型进行使用。PP-Human中使用模型为业务数据集模型,我们同时提供CrowdHuman训练配置,可以使用开源数据进行训练。
6 7 8 9 10 11
其中整理后的COCO格式的CrowdHuman数据集[下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/crowdhuman.zip),检测类别仅一类 `pedestrian(1)`,原始数据集[下载链接](http://www.crowdhuman.org/download.html)

|    模型   |  数据集  | mAP<sup>val<br>0.5:0.95 | mAP<sup>val<br>0.5 |  下载  | 配置文件 |
|:---------|:-------:|:------:|:------:| :----: | :------:|
|PP-YOLOE-s|   CrowdHuman   |  42.5  |  77.9  | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_s_36e_crowdhuman.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_crn_s_36e_crowdhuman.yml) |
|PP-YOLOE-l|   CrowdHuman   |  48.0  |  81.9  | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_36e_crowdhuman.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_crn_l_36e_crowdhuman.yml) |
12 13
|PP-YOLOE-s|   业务数据集   |  53.2  |  -  | [下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/mot_ppyoloe_s_36e_pipeline.zip) | [配置文件](./ppyoloe_crn_s_36e_pphuman.yml) |
|PP-YOLOE-l|   业务数据集   |  57.8  |  -  | [下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/mot_ppyoloe_l_36e_pipeline.zip) | [配置文件](./ppyoloe_crn_l_36e_pphuman.yml) |
14 15
|PP-YOLOE+_t-P2-aux(320)|   业务数据集   |  49.8  |  85.0  | [下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/pphuman/ppyoloe_plus_crn_t_p2_auxhead_320_60e_pphuman.zip) | [配置文件](./ppyoloe_plus_crn_t_p2_auxhead_320_60e_pphuman.yml) |
|PP-YOLOE+_t-aux(320)|   业务数据集   |  45.7  |  81.2  | [下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/pphuman/ppyoloe_plus_crn_t_auxhead_320_60e_pphuman.zip) | [配置文件](./ppyoloe_plus_crn_t_auxhead_320_60e_pphuman.yml) |
16 17 18 19 20 21


**注意:**
- PP-YOLOE模型训练过程中使用8 GPUs进行混合精度训练,如果**GPU卡数**或者**batch size**发生了改变,你需要按照公式 **lr<sub>new</sub> = lr<sub>default</sub> * (batch_size<sub>new</sub> * GPU_number<sub>new</sub>) / (batch_size<sub>default</sub> * GPU_number<sub>default</sub>)** 调整学习率。
- 具体使用教程请参考[ppyoloe](../ppyoloe#getting-start)

22 23 24
# YOLOv3 Human 检测模型

请参考[Human_YOLOv3页面](./pedestrian_yolov3/README_cn.md)
25

J
JYChen 已提交
26
# PP-YOLOE 香烟检测模型
Z
zhiboniu 已提交
27
基于PP-YOLOE模型的香烟检测模型,是实现PP-Human中的基于检测的行为识别方案的一环,如何在PP-Human中使用该模型进行吸烟行为识别,可参考[PP-Human行为识别模块](../../deploy/pipeline/docs/tutorials/pphuman_action.md)。该模型检测类别仅包含香烟一类。由于数据来源限制,目前暂无法直接公开训练数据。该模型使用了小目标数据集VisDrone上的权重(参照[visdrone](../visdrone))作为预训练模型,以提升检测效果。
J
JYChen 已提交
28 29 30

|    模型   |  数据集  | mAP<sup>val<br>0.5:0.95 |  mAP<sup>val<br>0.5 | 下载  | 配置文件 |
|:---------|:-------:|:------:|:------:| :----: | :------:|
F
Feng Ni 已提交
31
| PP-YOLOE-s | 香烟业务数据集 |  39.7 | 79.5 |[下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/ppyoloe_crn_s_80e_smoking_visdrone.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_crn_s_80e_smoking_visdrone.yml) |
J
JYChen 已提交
32

33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73
# PP-HGNet 打电话识别模型
基于PP-HGNet模型实现了打电话行为识别,详细可参考[PP-Human行为识别模块](../../deploy/pipeline/docs/tutorials/pphuman_action.md)。该模型基于[PaddleClas](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/develop/docs/zh_CN/models/PP-HGNet.md#3.3)套件进行训练。此处提供预测模型下载:

|    模型   |  数据集  | Acc | 下载  | 配置文件 |
|:---------|:-------:|:------:| :----: | :------:|
| PP-HGNet | 业务数据集 |  86.85 |[下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/PPHGNet_tiny_calling_halfbody.zip) | - |

# HRNet 人体关键点模型
人体关键点模型与ST-GCN模型一起完成[基于骨骼点的行为识别](../../deploy/pipeline/docs/tutorials/pphuman_action.md)方案。关键点模型采用HRNet模型,关于关键点模型相关详细资料可以查看关键点专栏页面[KeyPoint](../keypoint/README.md)。此处提供训练模型下载链接。

|    模型   |  数据集  | AP<sup>val<br>0.5:0.95 | 下载  | 配置文件 |
|:---------|:-------:|:------:| :----: | :------:|
| HRNet | 业务数据集 |  87.1 |[下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/dark_hrnet_w32_256x192.pdparams) | [配置文件](./hrnet_w32_256x192.yml) |


# ST-GCN 骨骼点行为识别模型
人体关键点模型与[ST-GCN](https://arxiv.org/abs/1801.07455)模型一起完成[基于骨骼点的行为识别](../../deploy/pipeline/docs/tutorials/pphuman_action.md)方案。
ST-GCN模型基于[PaddleVideo](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleVideo/blob/develop/applications/PPHuman)完成训练。
此处提供预测模型下载链接。

|    模型   |  数据集  | AP<sup>val<br>0.5:0.95 | 下载  | 配置文件 |
|:---------|:-------:|:------:| :----: | :------:|
| ST-GCN | 业务数据集 |  87.1 |[下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/STGCN.zip) | [配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleVideo/blob/develop/applications/PPHuman/configs/stgcn_pphuman.yaml) |

# PP-TSM 视频分类模型
基于`PP-TSM`模型完成了[基于视频分类的行为识别](../../deploy/pipeline/docs/tutorials/pphuman_action.md)方案。
PP-TSM模型基于[PaddleVideo](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleVideo/tree/develop/applications/FightRecognition)完成训练。
此处提供预测模型下载链接。

|    模型   |  数据集  | Acc | 下载  | 配置文件 |
|:---------|:-------:|:------:| :----: | :------:|
| PP-TSM | 组合开源数据集 |  89.06 |[下载链接](https://videotag.bj.bcebos.com/PaddleVideo-release2.3/ppTSM_fight.zip) | [配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleVideo/tree/develop/applications/FightRecognition/pptsm_fight_frames_dense.yaml) |

# PP-HGNet、PP-LCNet 属性识别模型
基于PP-HGNet、PP-LCNet 模型实现了行人属性识别,详细可参考[PP-Human行为识别模块](../../deploy/pipeline/docs/tutorials/pphuman_attribute.md)。该模型基于[PaddleClas](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/develop/docs/zh_CN/models/PP-LCNet.md)套件进行训练。此处提供预测模型下载链接.

|    模型   |  数据集  | mA | 下载  | 配置文件 |
|:---------|:-------:|:------:| :----: | :------:|
| PP-HGNet_small | 业务数据集 |  95.4 |[下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/PPHGNet_small_person_attribute_954_infer.zip) | - |
| PP-LCNet | 业务数据集 |  94.5 |[下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/PPLCNet_x1_0_person_attribute_945_infer.zip) | [配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/develop/ppcls/configs/PULC/person_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml) |

J
JYChen 已提交
74

75 76 77 78 79 80 81 82 83
## 引用
```
@article{shao2018crowdhuman,
    title={CrowdHuman: A Benchmark for Detecting Human in a Crowd},
    author={Shao, Shuai and Zhao, Zijian and Li, Boxun and Xiao, Tete and Yu, Gang and Zhang, Xiangyu and Sun, Jian},
    journal={arXiv preprint arXiv:1805.00123},
    year={2018}
  }
```