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PaddlePaddle
PaddleDetection
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PaddlePaddle
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64f98d64
编写于
4月 14, 2022
作者:
Z
zhiboniu
提交者:
zhiboniu
4月 15, 2022
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pphuman doc add reid data; test=document_fix
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e366e929
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deploy/pphuman/README.md
deploy/pphuman/README.md
+1
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deploy/pphuman/README_en.md
deploy/pphuman/README_en.md
+1
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未找到文件。
deploy/pphuman/README.md
浏览文件 @
64f98d64
...
@@ -44,7 +44,7 @@ PP-Human提供了目标检测、属性识别、行为识别、ReID预训练模
...
@@ -44,7 +44,7 @@ PP-Human提供了目标检测、属性识别、行为识别、ReID预训练模
| 属性识别 | 图片/视频输入 属性识别 | mA: 94.86 | 单人2ms |
[
下载链接
](
https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/strongbaseline_r50_30e_pa100k.zip
)
|
| 属性识别 | 图片/视频输入 属性识别 | mA: 94.86 | 单人2ms |
[
下载链接
](
https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/strongbaseline_r50_30e_pa100k.zip
)
|
| 关键点检测 | 视频输入 行为识别 | AP: 87.1 | 单人2.9ms |
[
下载链接
](
https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/dark_hrnet_w32_256x192.zip
)
| 关键点检测 | 视频输入 行为识别 | AP: 87.1 | 单人2.9ms |
[
下载链接
](
https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/dark_hrnet_w32_256x192.zip
)
| 行为识别 | 视频输入 行为识别 | 准确率: 96.43 | 单人2.7ms |
[
下载链接
](
https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/STGCN.zip
)
|
| 行为识别 | 视频输入 行为识别 | 准确率: 96.43 | 单人2.7ms |
[
下载链接
](
https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/STGCN.zip
)
|
| ReID | 视频输入 跨镜跟踪 | mAP: 9
9.7 | -
|
[
下载链接
](
https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/reid_model.zip
)
|
| ReID | 视频输入 跨镜跟踪 | mAP: 9
8.8 | 单人1.5ms
|
[
下载链接
](
https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/reid_model.zip
)
|
下载模型后,解压至
`./output_inference`
文件夹
下载模型后,解压至
`./output_inference`
文件夹
...
...
deploy/pphuman/README_en.md
浏览文件 @
64f98d64
...
@@ -42,7 +42,7 @@ To make users have access to models of different scenarios, PP-Human provides pr
...
@@ -42,7 +42,7 @@ To make users have access to models of different scenarios, PP-Human provides pr
| Attribute Recognition | Image/Video Input Attribute Recognition | MOTA: 72.0 | 33.1ms |
[
Link
](
https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/strongbaseline_r50_30e_pa100k.zip
)
|
| Attribute Recognition | Image/Video Input Attribute Recognition | MOTA: 72.0 | 33.1ms |
[
Link
](
https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/strongbaseline_r50_30e_pa100k.zip
)
|
| Keypoint Detection | Video Input Action Recognition | mA: 94.86 | 2ms per person |
[
Link
](
https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/dark_hrnet_w32_256x192.zip
)
| Keypoint Detection | Video Input Action Recognition | mA: 94.86 | 2ms per person |
[
Link
](
https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/dark_hrnet_w32_256x192.zip
)
| Behavior Recognition | Video Input Bheavior Recognition | Precision 96.43 | 2.7ms per person |
[
Link
](
https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/STGCN.zip
)
|
| Behavior Recognition | Video Input Bheavior Recognition | Precision 96.43 | 2.7ms per person |
[
Link
](
https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/STGCN.zip
)
|
| ReID | Multi-Target Multi-Camera Tracking | mAP: 9
9.7 | -
|
[
Link
](
https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/reid_model.zip
)
|
| ReID | Multi-Target Multi-Camera Tracking | mAP: 9
8.8 | 1.5ms per person
|
[
Link
](
https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/reid_model.zip
)
|
Then, unzip the downloaded model to the folder
`./output_inference`
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`./output_inference`
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