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[Docs]add yolov8, few-shot learning (#7620)

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- 发布行人分析工具[PP-Human v2](./deploy/pipeline),新增打架、打电话、抽烟、闯入四大行为识别,底层算法性能升级,覆盖行人检测、跟踪、属性三类核心算法能力,提供保姆级全流程开发及模型优化策略,支持在线视频流输入 - 发布行人分析工具[PP-Human v2](./deploy/pipeline),新增打架、打电话、抽烟、闯入四大行为识别,底层算法性能升级,覆盖行人检测、跟踪、属性三类核心算法能力,提供保姆级全流程开发及模型优化策略,支持在线视频流输入
- 首次发布[PP-Vehicle](./deploy/pipeline),提供车牌识别、车辆属性分析(颜色、车型)、车流量统计以及违章检测四大功能,兼容图片、在线视频流、视频输入,提供完善的二次开发文档教程 - 首次发布[PP-Vehicle](./deploy/pipeline),提供车牌识别、车辆属性分析(颜色、车型)、车流量统计以及违章检测四大功能,兼容图片、在线视频流、视频输入,提供完善的二次开发文档教程
- [📱模型库](#模型库) - [📱模型库](#模型库)
- 全面覆盖的[YOLO家族](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleYOLO/tree/develop/docs/MODEL_ZOO_cn.md)经典与最新算法模型的代码库[PaddleYOLO](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleYOLO): 包括YOLOv3,百度飞桨自研的实时高精度目标检测模型PP-YOLOE,以及前沿检测算法YOLOv4、YOLOv5、YOLOX,YOLOv6及YOLOv7 - 全面覆盖的[YOLO家族](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleYOLO/tree/develop/docs/MODEL_ZOO_cn.md)经典与最新算法模型的代码库[PaddleYOLO](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleYOLO): 包括YOLOv3,百度飞桨自研的实时高精度目标检测模型PP-YOLOE,以及前沿检测算法YOLOv4、YOLOv5、YOLOX,YOLOv6、YOLOv7以及YOLOv8
- 新增基于[ViT](configs/vitdet)骨干网络高精度检测模型,COCO数据集精度达到55.7% mAP;新增[OC-SORT](configs/mot/ocsort)多目标跟踪模型;新增[ConvNeXt](configs/convnext)骨干网络 - 新增基于[ViT](configs/vitdet)骨干网络高精度检测模型,COCO数据集精度达到55.7% mAP;新增[OC-SORT](configs/mot/ocsort)多目标跟踪模型;新增[ConvNeXt](configs/convnext)骨干网络
- [💡产业实践范例](#产业实践范例) - [💡产业实践范例](#产业实践范例)
- 新增[智能健身](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4385813)[打架识别](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4086987?channelType=0&channel=0)[来客分析](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4230123?channelType=0&channel=0) - 新增[智能健身](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4385813)[打架识别](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4086987?channelType=0&channel=0)[来客分析](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4230123?channelType=0&channel=0)
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位于[`develop`](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop)分支,体验最新功能请切换到[该分支](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop),最近更新: 位于[`develop`](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop)分支,体验最新功能请切换到[该分支](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop),最近更新:
- [📱模型库](#模型库) - [📱模型库](#模型库)
- 新增[少样本迁移学习](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/few-shot);
- 新增[半监督检测模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/semi_det); - 新增[半监督检测模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/semi_det);
- 新增[YOLOv8](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleYOLO/tree/release/2.5/configs/yolov8);
- [🎗️产业特色模型|产业工具](#️产业特色模型产业工具-1) - [🎗️产业特色模型|产业工具](#️产业特色模型产业工具-1)
- 发布**旋转框检测模型**[PP-YOLOE-R](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/rotate/ppyoloe_r):Anchor-free旋转框检测SOTA模型,精度速度双高、云边一体,s/m/l/x四个模型适配不用算力硬件、部署友好,避免使用特殊算子,能够轻松使用TensorRT加速; - 发布**旋转框检测模型**[PP-YOLOE-R](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/rotate/ppyoloe_r):Anchor-free旋转框检测SOTA模型,精度速度双高、云边一体,s/m/l/x四个模型适配不用算力硬件、部署友好,避免使用特殊算子,能够轻松使用TensorRT加速;
- 发布**小目标检测模型**[PP-YOLOE-SOD](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/smalldet):基于切图的端到端检测方案、基于原图的检测模型,精度达VisDrone开源最优; - 发布**小目标检测模型**[PP-YOLOE-SOD](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/smalldet):基于切图的端到端检测方案、基于原图的检测模型,精度达VisDrone开源最优;
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- **🎈社区近期活动** - **🎈社区近期活动**
- **少目标迁移学习专题**
- `文章传送门`[囿于数据少?泛化性差?PaddleDetection少样本迁移学习助你一键突围!](https://mp.weixin.qq.com/s/dFEQoxSzVCOaWVZPb3N7WA)
- **⚽️2022卡塔尔世界杯专题** - **⚽️2022卡塔尔世界杯专题**
- `文章传送门`[世界杯决赛号角吹响!趁周末来搭一套足球3D+AI量化分析系统吧!](https://mp.weixin.qq.com/s/koJxjWDPBOlqgI-98UsfKQ) - `文章传送门`[世界杯决赛号角吹响!趁周末来搭一套足球3D+AI量化分析系统吧!](https://mp.weixin.qq.com/s/koJxjWDPBOlqgI-98UsfKQ)
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<img src="https://user-images.githubusercontent.com/61035602/208037368-5b9f01f7-afd9-46d8-bc80-271ccb5db7bb.png" height = "220" caption='' /> <img src="https://user-images.githubusercontent.com/61035602/208037368-5b9f01f7-afd9-46d8-bc80-271ccb5db7bb.png" height = "220" caption='' />
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- **🎊YOLO Vision世界学术交流大会** - **🎊YOLO Vision世界学术交流大会**
- **PaddleDetection**受邀参与首个以**YOLO为主题****YOLO-VISION**世界大会,与全球AI领先开发者学习交流。 - **PaddleDetection**受邀参与首个以**YOLO为主题****YOLO-VISION**世界大会,与全球AI领先开发者学习交流。
- `活动链接传送门`[YOLO-VISION](https://ultralytics.com/yolo-vision) - `活动链接传送门`[YOLO-VISION](https://ultralytics.com/yolo-vision)
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<li><a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleYOLO">YOLOX</a></li> <li><a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleYOLO">YOLOX</a></li>
<li><a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleYOLO">YOLOv6</a></li> <li><a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleYOLO">YOLOv6</a></li>
<li><a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleYOLO">YOLOv7</a></li> <li><a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleYOLO">YOLOv7</a></li>
<li><a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleYOLO">RTMDet</a></li> <li><a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleYOLO/tree/release/2.5/configs/yolov8">YOLOv8</a></li>
<li><a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleYOLO">RTMDet</a></li>
<li><a href="configs/ppyolo/README_cn.md">PP-YOLO</a></li> <li><a href="configs/ppyolo/README_cn.md">PP-YOLO</a></li>
<li><a href="configs/ppyolo#pp-yolo-tiny">PP-YOLO-Tiny</a></li> <li><a href="configs/ppyolo#pp-yolo-tiny">PP-YOLO-Tiny</a></li>
<li><a href="configs/picodet">PP-PicoDet</a></li> <li><a href="configs/picodet">PP-PicoDet</a></li>
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