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PaddleDetection

PaddlePaddle / PaddleDetection
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# PaddleDetection
<div align="center">
<p align="center">
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/157664876-5162fa5e-bde1-40e4-9f4a-104438d11e7b.png" align="middle" width = "1000" />
</p>
# 产品动态
- 2021.11.03: 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)，发布**轻量级关键点特色模型**⚡[PP-TinyPose](configs/keypoint/tiny_pose)，发布**实时跟踪系统**[PP-Tracking](deploy/pptracking)。新增[Swin Transformer](configs/faster_rcnn)，[TOOD](configs/tood)，[GFL](configs/gfl)目标检测模型。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: 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: 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。发布PPYOLO系列模型压缩模型，新增[ONNX模型导出教程](deploy/EXPORT_ONNX_MODEL.md)。
**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。**
# 简介
[![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/PaddleSeg/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)
PaddleDetection为基于飞桨PaddlePaddle的端到端目标检测套件，提供多种主流目标检测、实例分割、跟踪、关键点检测算法，配置化的网络模块组件、数据增强策略、损失函数等，推出多种服务器端和移动端工业级SOTA模型，并集成了模型压缩和跨平台高性能部署能力,帮助开发者更快更好完成端到端全开发流程。
</div>
### PaddleDetection提供了目标检测、实例分割、多目标跟踪、关键点检测等多种能力
## 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。
-
- 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。
- 发布实时跟踪系统[PP-Tracking](deploy/pptracking)，覆盖单、多镜头下行人、车辆、多类别跟踪，对小目标、密集型特殊优化，提供人、车流量技术解决方案。
- 新增[Swin Transformer](configs/faster_rcnn)，[TOOD](configs/tood)，[GFL](configs/gfl)目标检测模型。
- 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。
- 发布PPYOLO系列模型压缩模型，新增[ONNX模型导出教程](deploy/EXPORT_ONNX_MODEL.md)。
## 简介 <img title="" src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/157795569-9fc77c85-732f-4870-9be0-99a7fe2cff27.png" alt="" width="30">
**PaddleDetection**为基于飞桨PaddlePaddle的端到端目标检测套件，内置**190+主流目标检测、实例分割、跟踪、关键点检测**算法，其中包括**服务器端和移动端高精度、轻量级**产业级SOTA模型、冠军方案和学术前沿算法，并提供配置化的网络模块组件、十余种数据增强策略和损失函数等高阶优化支持和多种部署方案，在打通数据处理、模型开发、训练、压缩、部署全流程的基础上，提供丰富的案例及教程，加速算法产业落地应用。
#### 提供目标检测、实例分割、多目标跟踪、关键点检测等多种能力
<div width="1000" align="center">
<img src="docs/images/ppdet.gif"/>
</div>
#### 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
### 特性
<div align="center">
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/157826886-2e101a71-25a2-42f5-bf5e-30a97be28f46.gif" width="800"/>
</div>
- **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
## 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。
- **高性能**: 基于飞桨的高性能内核，模型训练速度及显存占用优势明显。支持FP16训练, 支持多机训练。
## 技术交流 <img title="" src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/157800467-2a9946ad-30d1-49a9-b9db-ba33413d9c90.png" alt="" width="30">
- 如果你发现任何PaddleDetection存在的问题或者是建议, 欢迎通过[GitHub Issues](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/issues)给我们提issues。
### 套件结构概览
- 欢迎加入PaddleDetection QQ、微信（添加并回复小助手“检测”）用户群
<div align="center">
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/157800129-2f9a0b72-6bb8-4b10-8310-93ab1639253f.jpg" width = "190" />
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/157800287-a4fced21-2821-4e55-8fd6-6aae167122c2.png" width = "200" />
</div>
## 套件结构概览 <img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/157827140-03ffaff7-7d14-48b4-9440-c38986ea378c.png" width="30"/>
<table align="center">
<tbody>
......@@ -174,13 +225,12 @@ PaddleDetection为基于飞桨PaddlePaddle的端到端目标检测套件，提
</td>
</tr>
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
#### 模型性能概览
## 模型性能概览 <img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/157801371-9a9a8c65-1690-4123-985a-e0559a7f9494.png" width="30"/>
各模型结构和骨干网络的代表模型在COCO数据集上精度mAP和单卡Tesla V100上预测速度(FPS)对比图。
......@@ -203,10 +253,11 @@ PaddleDetection为基于飞桨PaddlePaddle的端到端目标检测套件，提
</div>
**说明：**
- 测试数据均使用高通骁龙865(4\*A77 + 4\*A55)处理器batch size为1, 开启4线程测试，测试使用NCNN预测库，测试脚本见[MobileDetBenchmark](https://github.com/JiweiMaster/MobileDetBenchmark)
- [PP-PicoDet](configs/picodet)及[PP-YOLO-Tiny](configs/ppyolo)为PaddleDetection自研模型，其余模型PaddleDetection暂未提供
## 文档教程
## 文档教程 <img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/157828296-d5eb0ccb-23ea-40f5-9957-29853d7d13a9.png" width="30"/>
### 入门教程
......@@ -215,68 +266,50 @@ PaddleDetection为基于飞桨PaddlePaddle的端到端目标检测套件，提
- [30分钟上手PaddleDetecion](docs/tutorials/GETTING_STARTED_cn.md)
- [FAQ/常见问题汇总](docs/tutorials/FAQ)
### 进阶教程
- 参数配置
- [RCNN参数说明](docs/tutorials/config_annotation/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_annotation.md)
- [PP-YOLO参数说明](docs/tutorials/config_annotation/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco_annotation.md)
- [RCNN参数说明](docs/tutorials/config_annotation/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_annotation.md)
- [PP-YOLO参数说明](docs/tutorials/config_annotation/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco_annotation.md)
- 模型压缩(基于[PaddleSlim](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim))
- [剪裁/量化/蒸馏教程](configs/slim)
- [剪裁/量化/蒸馏教程](configs/slim)
- [推理部署](deploy/README.md)
- [模型导出教程](deploy/EXPORT_MODEL.md)
- [Paddle Inference部署](deploy/README.md)
- [Python端推理部署](deploy/python)
- [C++端推理部署](deploy/cpp)
- [Paddle-Lite部署](deploy/lite)
- [Paddle Serving部署](deploy/serving)
- [ONNX模型导出](deploy/EXPORT_ONNX_MODEL.md)
- [推理benchmark](deploy/BENCHMARK_INFER.md)
- [ONNX模型导出,并用OpenVINO进行推理](docs/advanced_tutorials/openvino_inference/README.md)
- [模型导出教程](deploy/EXPORT_MODEL.md)
- [Paddle Inference部署](deploy/README.md)
- [Python端推理部署](deploy/python)
- [C++端推理部署](deploy/cpp)
- [Paddle-Lite部署](deploy/lite)
- [Paddle Serving部署](deploy/serving)
- [ONNX模型导出](deploy/EXPORT_ONNX_MODEL.md)
- [推理benchmark](deploy/BENCHMARK_INFER.md)
- 进阶开发
- [数据处理模块](docs/advanced_tutorials/READER.md)
- [新增检测模型](docs/advanced_tutorials/MODEL_TECHNICAL.md)
## 模型库
- 通用目标检测:
- [模型库](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)
- 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)
- 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
- [数据处理模块](docs/advanced_tutorials/READER.md)
- [新增检测模型](docs/advanced_tutorials/MODEL_TECHNICAL.md)
## 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) |
## 应用案例 <img title="" src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/157836473-1cf451fa-f01f-4148-ba68-b6d06d5da2f9.png" alt="" width="30">
- [人像圣诞特效自动生成工具](static/application/christmas)
- [安卓健身APP](https://github.com/zhiboniu/pose_demo_android)
## 第三方教程推荐
## 第三方教程推荐 <img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/157828296-d5eb0ccb-23ea-40f5-9957-29853d7d13a9.png" width="30"/>
- [PaddleDetection在Windows下的部署(一)](https://zhuanlan.zhihu.com/p/268657833)
- [PaddleDetection在Windows下的部署(二)](https://zhuanlan.zhihu.com/p/280206376)
......@@ -284,26 +317,25 @@ PaddleDetection为基于飞桨PaddlePaddle的端到端目标检测套件，提
- [安全帽检测YOLOv3模型在树莓派上的部署](https://github.com/PaddleCV-FAQ/PaddleDetection-FAQ/blob/main/Lite%E9%83%A8%E7%BD%B2/yolov3_for_raspi.md)
- [使用SSD-MobileNetv1完成一个项目--准备数据集到完成树莓派部署](https://github.com/PaddleCV-FAQ/PaddleDetection-FAQ/blob/main/Lite%E9%83%A8%E7%BD%B2/ssd_mobilenet_v1_for_raspi.md)
## 版本更新
## 版本更新 <img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/157835981-ef6057b4-6347-4768-8fcc-cd07fcc3d8b0.png" width="30"/>
版本更新内容请参考[版本更新文档](docs/CHANGELOG.md)
## 许可证书
## 许可证书 <img title="" src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/157835345-f5d24128-abaf-4813-b793-d2e5bdc70e5a.png" alt="" width="30">
本项目的发布受[Apache 2.0 license](LICENSE)许可认证。
## 贡献代码
## 贡献代码 <img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/157835796-08d4ffbc-87d9-4622-89d8-cf11a44260fc.png" width="30"/>
我们非常欢迎你可以为PaddleDetection提供代码，也十分感谢你的反馈。
- 感谢[Mandroide](https://github.com/Mandroide)清理代码并且统一部分函数接口。
- 感谢[FL77N](https://github.com/FL77N/)贡献`Sparse-RCNN`模型。
- 感谢[Chen-Song](https://github.com/Chen-Song)贡献`Swin Faster-RCNN`模型。
- 感谢[yangyudong](https://github.com/yangyudong2020), [hchhtc123](https://github.com/hchhtc123) 开发PP-Tracking GUI界面
- 感谢[Shigure19](https://github.com/Shigure19) 开发PP-TinyPose健身APP
## 引用
## 引用 <img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/157835276-9aab9d1c-1c46-446b-bdd4-5ab75c5cfa48.png" width="30"/>
```
@misc{ppdet2019,
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