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PaddlePaddle
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PaddleDetection
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PaddlePaddle
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1d8dc38f
编写于
3月 28, 2022
作者:
Y
YixinKristy
提交者:
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3月 28, 2022
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19 deletion
+45
-19
README_cn.md
README_cn.md
+45
-19
未找到文件。
README_cn.md
浏览文件 @
1d8dc38f
...
...
@@ -7,9 +7,9 @@
**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。**
[
![Build Status
](
https://travis-ci.org/PaddlePaddle/PaddleSeg.svg?branch=release/2.1
)
](https://travis-ci.org/PaddlePaddle/PaddleSeg)
[
![License
](
https://img.shields.io/badge/license-Apache%202-blue.svg
)
](LICENSE)
[
![Version
](
https://img.shields.io/github/release/PaddlePaddle/PaddleDetection.svg
)
](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle
Seg
/releases)
[
![Version
](
https://img.shields.io/github/release/PaddlePaddle/PaddleDetection.svg
)
](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle
Detection
/releases)
![
python version
](
https://img.shields.io/badge/python-3.6+-orange.svg
)
![
support os
](
https://img.shields.io/badge/os-linux%2C%20win%2C%20mac-yellow.svg
)
...
...
@@ -17,12 +17,14 @@
## 产品动态 <img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/157793354-6e7f381a-0aa6-4bb7-845c-9acf2ecc05c3.png" width="30"/>
-
2022.3.24:PaddleDetection发布
[
release/2.4版本
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.4
)
-
发布高精度云边一体SOTA目标检测模型
[
PP-YOLOE
](
config/ppyoloe
)
,全系列多尺度模型,满足不同硬件算力需求,可适配服务器、边缘端GPU及其他服务器端AI加速卡。
-
发布边缘端和CPU端超轻量SOTA目标检测模型
[
PP-PicoDet增强版
](
configs/picodet
)
,提供模型稀疏化和量化功能,便于模型加速,各类硬件无需单独开发后处理模块,降低部署门槛。
-
发布实时行人分析工具
[
PP-Human
](
deploy/pphuman
)
,支持行人跟踪、人流量统计、人体属性识别与摔倒检测四大能力,基于真实场景数据特殊优化,精准识别各类摔倒姿势,适应不同环境背景、光线及摄像角度。
-
-
🔥
**2022.3.24:PaddleDetection发布[release/2.4版本](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.4)**
-
发布高精度云边一体SOTA目标检测模型
[
PP-YOLOE
](
config/ppyoloe
)
,全系列多尺度模型,满足不同硬件算力需求,可适配服务器、边缘端GPU及其他服务器端AI加速卡。
-
发布边缘端和CPU端超轻量SOTA目标检测模型
[
PP-PicoDet增强版
](
configs/picodet
)
,提供模型稀疏化和量化功能,便于模型加速,各类硬件无需单独开发后处理模块,降低部署门槛。
-
发布实时行人分析工具
[
PP-Human
](
deploy/pphuman
)
,支持行人跟踪、人流量统计、人体属性识别与摔倒检测四大能力,基于真实场景数据特殊优化,精准识别各类摔倒姿势,适应不同环境背景、光线及摄像角度。
-
2021.11.03: PaddleDetection发布
[
release/2.3版本
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.3
)
-
发布轻量级检测特色模型⚡
[
PP-PicoDet
](
configs/picodet
)
,0.99m的参数量可实现精度30+mAP、速度150FPS。
-
发布轻量级关键点特色模型⚡
[
PP-TinyPose
](
configs/keypoint/tiny_pose
)
,单人场景FP16推理可达122FPS、51.8AP,具有精度高速度快、检测人数无限制、微小目标效果好的优势。
...
...
@@ -34,10 +36,13 @@
-
发布
[
Sniper
](
configs/sniper
)
小目标检测优化模型,发布针对EdgeBoard优化
[
PP-YOLO-EB
](
configs/ppyolo
)
模型。
-
新增轻量化关键点模型
[
Lite HRNet
](
configs/keypoint
)
关键点模型并支持Paddle Lite部署。
-
2021.08.10: PaddleDetection发布
[
release/2.2版本
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.2
)
-
发布Transformer检测系列模型,包括
[
DETR
](
configs/detr
)
,
[
Deformable DETR
](
configs/deformable_detr
)
,
[
Sparse RCNN
](
configs/sparse_rcnn
)
。
-
新增Dark HRNet关键点模型和MPII数据集
[
关键点模型
](
configs/keypoint
)
-
新增
[
人头
](
configs/mot/headtracking21
)
、
[
车辆
](
configs/mot/vehicle
)
跟踪垂类模型。
-
2021.05.20: PaddleDetection发布
[
release/2.1版本
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.1
)
-
新增
[
关键点检测
](
configs/keypoint
)
,模型包括HigherHRNet,HRNet。
-
新增
[
多目标跟踪
](
configs/mot
)
能力,模型包括DeepSORT,JDE,FairMOT。
...
...
@@ -55,12 +60,9 @@
#### 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
<div
align=
"center"
>
<img
src=
"https://user-images.githubusercontent.com/48054808/157826886-2e101a71-25a2-42f5-bf5e-30a97be28f46.gif"
width=
"800"
/>
</div>
## 特性 <img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/157799599-e6a66855-bac6-4e75-b9c0-96e13cb9612f.png" width="30"/>
-
**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。
...
...
@@ -295,14 +297,38 @@
## 模型库 <img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/157829890-a535b8a6-631c-4c87-b861-64d4b32b2d6a.png" width="30"/>
|
[
通用检测
](
docs/MODEL_ZOO_cn.md
)
|
[
PP-YOLO模型
](
configs/ppyolo/README_cn.md
)
、
[
PP-PicoDet模型
](
configs/picodet/README.md
)
、
[
增强版Anchor Free模型TTFNet
](
configs/ttfnet/README.md
)
、
[
移动端模型
](
static/configs/mobile/README.md
)
、
[
676类目标检测
](
static/docs/featured_model/LARGE_SCALE_DET_MODEL.md
)
、
[
两阶段实用模型PSS-Det
](
configs/rcnn_enhance/README.md
)
、
[
半监督知识蒸馏预训练检测模型
](
docs/feature_models/SSLD_PRETRAINED_MODEL.md
)
|
| :----|:-----|
|
**[关键点检测](configs/keypoint)**
|
[
PP-TinyPose
](
configs/keypoint/tiny_pose
)
、HigherHRNet、HRNet、LiteHRNet |
|
**[多目标跟踪]((configs/mot/README.md))**
|
[
PP-Tracking
](
deploy/pptracking/README_cn.md
)
、
[
DeepSORT
](
configs/mot/deepsort/README_cn.md
)
、
[
JDE
](
configs/mot/jde/README_cn.md
)
、
[
FairMOT
](
configs/mot/fairmot/README_cn.md
)
|
|
**实例分割**
|
[
SOLOv2
](
configs/solov2/README.md
)
|
|
**旋转框检测**
|
[
S2ANet
](
configs/dota/README.md
)
|
|
**垂类预训练模型**
|
[
行人检测
](
configs/pedestrian/README.md
)
、
[
车辆检测
](
configs/vehicle/README.md
)
、
[
人脸检测
](
configs/face_detection/README.md
)
|
|
**比赛冠军方案**
|
[
Objects365 2019 Challenge夺冠模型
](
static/docs/featured_model/champion_model/CACascadeRCNN.md
)
、
[
Open Images 2019-Object Detction比赛最佳单模型
](
static/docs/featured_model/champion_model/OIDV5_BASELINE_MODEL.md
)
|
-
通用目标检测:
-
[
模型库
](
docs/MODEL_ZOO_cn.md
)
-
[
PP-YOLOE模型
](
configs/ppyoloe/README_cn.md
)
-
[
PP-YOLO模型
](
configs/ppyolo/README_cn.md
)
-
[
PP-PicoDet模型
](
configs/picodet/README.md
)
-
[
增强版Anchor Free模型TTFNet
](
configs/ttfnet/README.md
)
-
[
移动端模型
](
static/configs/mobile/README.md
)
-
[
676类目标检测
](
static/docs/featured_model/LARGE_SCALE_DET_MODEL.md
)
-
[
两阶段实用模型PSS-Det
](
configs/rcnn_enhance/README.md
)
-
[
半监督知识蒸馏预训练检测模型
](
docs/feature_models/SSLD_PRETRAINED_MODEL.md
)
-
通用实例分割
-
[
SOLOv2
](
configs/solov2/README.md
)
-
旋转框检测
-
[
S2ANet
](
configs/dota/README.md
)
-
[
关键点检测
](
configs/keypoint
)
-
[
PP-TinyPose
](
configs/keypoint/tiny_pose
)
-
HigherHRNet
-
HRNet
-
LiteHRNet
-
[
多目标跟踪
](
configs/mot/README.md
)
-
[
PP-Tracking
](
deploy/pptracking/README.md
)
-
[
DeepSORT
](
configs/mot/deepsort/README_cn.md
)
-
[
JDE
](
configs/mot/jde/README_cn.md
)
-
[
FairMOT
](
configs/mot/fairmot/README_cn.md
)
-
垂类领域
-
[
行人检测
](
configs/pedestrian/README.md
)
-
[
车辆检测
](
configs/vehicle/README.md
)
-
[
人脸检测
](
configs/face_detection/README.md
)
-
[
实时行人分析
](
deploy/pphuman/README.md
)
-
比赛冠军方案
-
[
Objects365 2019 Challenge夺冠模型
](
static/docs/featured_model/champion_model/CACascadeRCNN.md
)
-
[
Open Images 2019-Object Detction比赛最佳单模型
](
static/docs/featured_model/champion_model/OIDV5_BASELINE_MODEL.md
)
## 应用案例 <img title="" src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/157836473-1cf451fa-f01f-4148-ba68-b6d06d5da2f9.png" alt="" width="30">
...
...
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