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## 💌目录
- [💌目录](#目录)
- [🌈简介](#简介)
- [📣最新进展](#最新进展)
- [👫开源社区](#开源社区)
- [✨主要特性](#主要特性)
- [🧩模块化设计](#模块化设计)
- [📱丰富的模型库](#丰富的模型库)
- [🎗️产业特色模型|产业工具](#️产业特色模型产业工具)
- [💡🏆产业级部署实践](#产业级部署实践)
- [🍱安装](#安装)
- [🔥教程](#教程)
- [🔑FAQ](#faq)
- [🧩模块组件](#模块组件)
- [📱模型库](#模型库)
- [⚖️模型性能对比](#️模型性能对比)
- [🖥️服务器端模型性能对比](#️服务器端模型性能对比)
- [⌚️移动端模型性能对比](#️移动端模型性能对比)
- [🎗️产业特色模型|产业工具](#️产业特色模型产业工具-1)
- [💎PP-YOLOE 高精度目标检测模型](#pp-yoloe-高精度目标检测模型)
- [💎PP-YOLOE-R 高性能旋转框检测模型](#pp-yoloe-r-高性能旋转框检测模型)
- [💎PP-YOLOE-SOD 高精度小目标检测模型](#pp-yoloe-sod-高精度小目标检测模型)
- [💫PP-PicoDet 超轻量实时目标检测模型](#pp-picodet-超轻量实时目标检测模型)
- [📡PP-Tracking 实时多目标跟踪系统](#pp-tracking-实时多目标跟踪系统)
- [⛷️PP-TinyPose 人体骨骼关键点识别](#️pp-tinypose-人体骨骼关键点识别)
- [🏃🏻PP-Human 实时行人分析工具](#pp-human-实时行人分析工具)
- [🏎️PP-Vehicle 实时车辆分析工具](#️pp-vehicle-实时车辆分析工具)
- [💡产业实践范例](#产业实践范例)
- [🏆企业应用案例](#企业应用案例)
- [📝许可证书](#许可证书)
- [📌引用](#引用)
## 🌈简介 ## 🌈简介
PaddleDetection是一个基于PaddlePaddle的目标检测端到端开发套件,在提供丰富的模型组件和测试基准的同时,注重端到端的产业落地应用,通过打造产业级特色模型|工具、建设产业应用范例等手段,帮助开发者实现数据准备、模型选型、模型训练、模型部署的全流程打通,快速进行落地应用。 PaddleDetection是一个基于PaddlePaddle的目标检测端到端开发套件,在提供丰富的模型组件和测试基准的同时,注重端到端的产业落地应用,通过打造产业级特色模型|工具、建设产业应用范例等手段,帮助开发者实现数据准备、模型选型、模型训练、模型部署的全流程打通,快速进行落地应用。
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## ✨主要特性 ## 📣最新进展
#### 🧩模块化设计
PaddleDetection将检测模型解耦成不同的模块组件,通过自定义模块组件组合,用户可以便捷高效地完成检测模型的搭建。`传送门`[🧩模块组件](#模块组件)
#### 📱丰富的模型库
PaddleDetection支持大量的最新主流的算法基准以及预训练模型,涵盖2D/3D目标检测、实例分割、人脸检测、关键点检测、多目标跟踪、半监督学习等方向。`传送门`[📱模型库](#模型库)[⚖️模型性能对比](#️模型性能对比)
#### 🎗️产业特色模型|产业工具
PaddleDetection打造产业级特色模型以及分析工具:PP-YOLOE+、PP-PicoDet、PP-TinyPose、PP-HumanV2、PP-Vehicle等,针对通用、高频垂类应用场景提供深度优化解决方案以及高度集成的分析工具,降低开发者的试错、选择成本,针对业务场景快速应用落地。`传送门`[🎗️产业特色模型|产业工具](#️产业特色模型产业工具-1)
#### 💡🏆产业级部署实践 **🔥PaddleDetection v2.6版本更新解读**
PaddleDetection整理工业、农业、林业、交通、医疗、金融、能源电力等AI应用范例,打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程,持续降低目标检测技术产业落地门槛。`传送门`[💡产业实践范例](#产业实践范例)[🏆企业应用案例](#企业应用案例)
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<p align="center"> <img src="https://user-images.githubusercontent.com/61035602/224244188-da8495fc-eea9-432f-bc2d-6f0144c2dde9.png" height = "250" caption='' />
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206431371-912a14c8-ce1e-48ec-ae6f-7267016b308e.png" align="middle" width="1280"/> <p></p>
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## 📣最新进展
PaddleDetection 2.6版本发布! [点击查看版本更新介绍](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/releases/tag/v2.6.0) - `v2.6版本版本更新解读文章传送门`[《PaddleDetection v2.6发布:目标小?数据缺?标注累?泛化差?PP新员逐一应对!》](https://mp.weixin.qq.com/s/rPwprZeHEpmGOe5wxrmO5g)
- `v2.6版本重点更新体验传送门`
- [PP-YOLOE+:高精度通用目标检测模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.6/configs/ppyoloe)
- [PP-YOLOE-R:旋转框检测模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.6/configs/rotate/ppyoloe_r)
- [PP-YOLOE-SOD:小目标检测模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.6/configs/smalldet)
- [PP-YOLOE-DOD:密集检测模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.6/configs/ppyoloe/application)
- [PP-YOLOE+_t:超轻量通用目标检测模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.6/configs/ppyoloe)
- [PP-YOLOE+少样本学习方案](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.6/configs/few-shot)
- [PP-YOLOE+半监督学习方案](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.6/configs/semi_det/baseline)
- [PP-YOLOE+模型蒸馏方案](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.6/configs/ppyoloe/distill)
- [PP-Human:行人分析工具箱,推理提速、多路视频流支持](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.6/deploy/pipeline)
- [PP-Vehicle:车辆分析工具箱,新增逆行、压线分析、推理提速、多路视频流支持](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.6/deploy/pipeline)
- [半监督检测算法合集](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.6/configs/semi_det)
- [少样本学习算法合集](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.6/configs/few-shot)
- [模型蒸馏算法合集](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.6/configs/ppyoloe/distill)
- [YOLO新增模型YOLOv8、YOLOv6-3.0](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleYOLO/tree/release/2.6/configs)
- [目标检测算法新增DINO](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.6/configs/dino)
- [目标检测算法新增YOLOF](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.6/configs/yolof)
- [新增ViTDet系列检测模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.6/configs/vitdet)
- [新增目标检测算法CenterTrack](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.6/configs/mot/centertrack)
- [新增旋转框检测算法FCOSR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.6/configs/rotate/fcosr)
- [新增实例分割算法QueryInst](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.6/configs/queryinst)
- [新增3D关键点检测算法Metro3d](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.6/configs/pose3d)
- [新增检测热力图可视化能力](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.6/docs/tutorials/GradCAM_cn.md)
- [Roadmap of PaddleDetection](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/issues/7892)
- [飞桨黑客松第四期-PaddleDetection任务专区](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/issues/7906)
## 👫开源社区 ## 👫开源社区
...@@ -88,7 +133,8 @@ PaddleDetection 2.6版本发布! [点击查看版本更新介绍](https://github ...@@ -88,7 +133,8 @@ PaddleDetection 2.6版本发布! [点击查看版本更新介绍](https://github
- **🎈社区近期活动** - **🎈社区近期活动**
- **👀YOLO系列专题** - **👀YOLO系列专题**
- `文章传送门`[YOLOv8来啦!YOLO内卷期模型怎么选?9+款AI硬件如何快速部署?深度解析](https://mp.weixin.qq.com/s/rPwprZeHEpmGOe5wxrmO5g)
- `文章传送门`:[YOLOv8来啦!YOLO内卷期模型怎么选?9+款AI硬件如何快速部署?深度解析](https://mp.weixin.qq.com/s/SLITj5k120d_fQc7jEO8Vw)
- `代码传送门`:[PaddleYOLO全系列](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.5/docs/feature_models/PaddleYOLO_MODEL.md) - `代码传送门`:[PaddleYOLO全系列](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.5/docs/feature_models/PaddleYOLO_MODEL.md)
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...@@ -126,6 +172,26 @@ PaddleDetection 2.6版本发布! [点击查看版本更新介绍](https://github ...@@ -126,6 +172,26 @@ PaddleDetection 2.6版本发布! [点击查看版本更新介绍](https://github
- **🏅️社区贡献** - **🏅️社区贡献**
- `活动链接传送门`[Yes, PP-YOLOE! 基于PP-YOLOE的算法开发](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/issues/7345) - `活动链接传送门`[Yes, PP-YOLOE! 基于PP-YOLOE的算法开发](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/issues/7345)
## ✨主要特性
#### 🧩模块化设计
PaddleDetection将检测模型解耦成不同的模块组件,通过自定义模块组件组合,用户可以便捷高效地完成检测模型的搭建。`传送门`[🧩模块组件](#模块组件)
#### 📱丰富的模型库
PaddleDetection支持大量的最新主流的算法基准以及预训练模型,涵盖2D/3D目标检测、实例分割、人脸检测、关键点检测、多目标跟踪、半监督学习等方向。`传送门`[📱模型库](#模型库)[⚖️模型性能对比](#️模型性能对比)
#### 🎗️产业特色模型|产业工具
PaddleDetection打造产业级特色模型以及分析工具:PP-YOLOE+、PP-PicoDet、PP-TinyPose、PP-HumanV2、PP-Vehicle等,针对通用、高频垂类应用场景提供深度优化解决方案以及高度集成的分析工具,降低开发者的试错、选择成本,针对业务场景快速应用落地。`传送门`[🎗️产业特色模型|产业工具](#️产业特色模型产业工具-1)
#### 💡🏆产业级部署实践
PaddleDetection整理工业、农业、林业、交通、医疗、金融、能源电力等AI应用范例,打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程,持续降低目标检测技术产业落地门槛。`传送门`[💡产业实践范例](#产业实践范例)[🏆企业应用案例](#企业应用案例)
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