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  <img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/160532560-34cf7a1f-d950-435e-90d2-4b0a679e5119.png" align="middle" width = "800" />
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YixinKristy 已提交
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wangguanzhong 已提交
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    <a href="./LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/license-Apache%202-dfd.svg"></a>
    <a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/releases"><img src="https://img.shields.io/github/v/release/PaddlePaddle/PaddleDetection?color=ffa"></a>
    <a href=""><img src="https://img.shields.io/badge/python-3.7+-aff.svg"></a>
    <a href=""><img src="https://img.shields.io/badge/os-linux%2C%20win%2C%20mac-pink.svg"></a>
    <a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/stargazers"><img src="https://img.shields.io/github/stars/PaddlePaddle/PaddleDetection?color=ccf"></a>
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wangguanzhong 已提交
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## 🌈简介
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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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主要模型效果示例如下(点击标题可快速跳转):

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|                                                  [**通用目标检测**](#pp-yoloe-高精度目标检测模型)                                                  |                                                [**小目标检测**](#pp-yoloe-sod-高精度小目标检测模型)                                                |                                                  [**旋转框检测**](#pp-yoloe-r-高性能旋转框检测模型)                                                  |                                            [**3D目标物检测**](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle3D)                                            |
| :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: |
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| <img src='https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206095864-f174835d-4e9a-42f7-96b8-d684fc3a3687.png' height="126px" width="180px"> | <img src='https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206095892-934be83a-f869-4a31-8e52-1074184149d1.jpg' height="126px" width="180px"> |  <img src='https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206111796-d9a9702a-c1a0-4647-b8e9-3e1307e9d34c.png' height="126px" width="180px">  | <img src='https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206095622-cf6dbd26-5515-472f-9451-b39bbef5b1bf.gif' height="126px" width="180px"> |
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|                                                              [**人脸检测**](#模型库)                                                               |                                                [**2D关键点检测**](#️pp-tinypose-人体骨骼关键点识别)                                                 |                                                  [**多目标追踪**](#pp-tracking-实时多目标跟踪系统)                                                   |                                                              [**实例分割**](#模型库)                                                               |
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| <img src='https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206095684-72f42233-c9c7-4bd8-9195-e34859bd08bf.jpg' height="126px" width="180px"> | <img src='https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206100220-ab01d347-9ff9-4f17-9718-290ec14d4205.gif' height="126px" width="180px"> | <img src='https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206111753-836e7827-968e-4c80-92ef-7a78766892fc.gif' height="126px" width="180px"  > | <img src='https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206095831-cc439557-1a23-4a99-b6b0-b6f2e97e8c57.jpg' height="126px" width="180px"> |
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|                                               [**车辆分析——车牌识别**](#️pp-vehicle-实时车辆分析工具)                                               |                                               [**车辆分析——车流统计**](#️pp-vehicle-实时车辆分析工具)                                               |                                                [**车辆分析——违章检测**](#️pp-vehicle-实时车辆分析工具)                                                |                                               [**车辆分析——属性分析**](#️pp-vehicle-实时车辆分析工具)                                               |
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| <img src='https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206099328-2a1559e0-3b48-4424-9bad-d68f9ba5ba65.gif' height="126px" width="180px"> | <img src='https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206095918-d0e7ad87-7bbb-40f1-bcc1-37844e2271ff.gif' height="126px" width="180px"> | <img src='https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206100295-7762e1ab-ffce-44fb-b69d-45fb93657fa0.gif' height="126px" width="180px"  > | <img src='https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206095905-8255776a-d8e6-4af1-b6e9-8d9f97e5059d.gif' height="126px" width="180px"> |
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|                                                [**行人分析——闯入分析**](#pp-human-实时行人分析工具)                                                |                                                [**行人分析——行为分析**](#pp-human-实时行人分析工具)                                                |                                                 [**行人分析——属性分析**](#pp-human-实时行人分析工具)                                                 |                                                [**行人分析——人流统计**](#pp-human-实时行人分析工具)                                                |
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| <img src='https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206095792-ae0ac107-cd8e-492a-8baa-32118fc82b04.gif' height="126px" width="180px"> | <img src='https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206095778-fdd73e5d-9f91-48c7-9d3d-6f2e02ec3f79.gif' height="126px" width="180px"> |  <img src='https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206095709-2c3a209e-6626-45dd-be16-7f0bf4d48a14.gif' height="126px" width="180px">  | <img src="https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206113351-cc59df79-8672-4d76-b521-a15acf69ae78.gif" height="126px" width="180px"> |

同时,PaddleDetection提供了模型的在线体验功能,用户可以选择自己的数据进行在线推理。

`说明`:考虑到服务器负载压力,在线推理均为CPU推理,完整的模型开发实例以及产业部署实践代码示例请前往[🎗️产业特色模型|产业工具](#️产业特色模型产业工具-1)

`传送门`[模型在线体验](https://www.paddlepaddle.org.cn/models)

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  <img src="https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206896755-bd0cd498-1149-4e94-ae30-da590ea78a7a.gif" align="middle"/>
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## ✨主要特性
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wangguanzhong 已提交
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#### 🧩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)
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wangguanzhong 已提交
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#### 📱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)
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wangguanzhong 已提交
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#### 🎗️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)
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wangguanzhong 已提交
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#### 💡🏆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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  <img src="https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206431371-912a14c8-ce1e-48ec-ae6f-7267016b308e.png" align="middle" width="1280"/>
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wangguanzhong 已提交
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## 📣最新进展
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wangguanzhong 已提交
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**💎稳定版本**
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wangguanzhong 已提交
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位于[`release/2.5`](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.5)分支,最新的[**v2.5**](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.5)版本已经在 2022.09.13 发布,版本发新详细内容请参考[v2.5.0更新日志](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/releases/tag/v2.5.0),重点更新:
- [🎗️产业特色模型|产业工具](#️产业特色模型产业工具-1)
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wangguanzhong 已提交
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    - 发布[PP-YOLOE+](configs/ppyoloe),最高精度提升2.4% mAP,达到54.9% mAP,模型训练收敛速度提升3.75倍,端到端预测速度最高提升2.3倍;多个下游任务泛化性提升
    - 发布[PicoDet-NPU](configs/picodet)模型,支持模型全量化部署;新增[PicoDet](configs/picodet)版面分析模型
    - 发布[PP-TinyPose升级版](./configs/keypoint/tiny_pose/)增强版,在健身、舞蹈等场景精度提升9.1% AP,支持侧身、卧躺、跳跃、高抬腿等非常规动作
    - 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
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- [📱模型库](#模型库)
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Feng Ni 已提交
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    - 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
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wangguanzhong 已提交
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    - 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
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- [💡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)

**🧬预览版本**

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)
  - 新增[半监督检测模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/semi_det);
- [🎗️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**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;

## 👫开源社区

- **📑项目合作:** 如果您是企业开发者且有明确的目标检测垂类应用需求,请扫描如下二维码入群,并联系`群管理员AI`后可免费与官方团队展开不同层次的合作。
- **🏅️社区贡献:** PaddleDetection非常欢迎你加入到飞桨社区的开源建设中,参与贡献方式可以参考[开源项目开发指南](docs/contribution/README.md)
- **💻直播教程:** PaddleDetection会定期在飞桨直播间([B站:飞桨PaddlePaddle](https://space.bilibili.com/476867757)[微信: 飞桨PaddlePaddle](https://mp.weixin.qq.com/s/6ji89VKqoXDY6SSGkxS8NQ)),针对发新内容、以及产业范例、使用教程等进行直播分享。
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thinkthinking 已提交
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- **🎁加入社区:** **微信扫描二维码并填写问卷之后,可以及时获取如下信息,包括:**
  - 社区最新文章、直播课等活动预告
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  - 往期直播录播&PPT
  - 30+行人车辆等垂类高性能预训练模型
  - 七大任务开源数据集下载链接汇总
  - 40+前沿检测领域顶会算法
  - 15+从零上手目标检测理论与实践视频课程
  - 10+工业安防交通全流程项目实操(含源码)

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<img src="https://user-images.githubusercontent.com/22989727/202123813-1097e3f6-c784-4991-9b94-8cbcd972de82.png"  width = "150" height = "150",caption='' />
<p>PaddleDetection官方交流群二维码</p>
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wangguanzhong 已提交
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- **🎈社区近期活动**

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thinkthinking 已提交
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  - **⚽️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)
  
    <div align="center">
    <img src="https://user-images.githubusercontent.com/61035602/208036574-f151a7ff-a5f1-4495-9316-a47218a6576b.gif"  height = "250" caption='' />
    <p></p>
    </div>

  - **🔍旋转框小目标检测专题**
    - `文章传送门`[Yes, PP-YOLOE!80.73mAP、38.5mAP,旋转框、小目标检测能力双SOTA!](https://mp.weixin.qq.com/s/6ji89VKqoXDY6SSGkxS8NQ)
  
    <div align="center">
    <img src="https://user-images.githubusercontent.com/61035602/208037368-5b9f01f7-afd9-46d8-bc80-271ccb5db7bb.png"  height = "220" caption='' />
    <p></p>
    </div>
    
  - **🎊YOLO Vision世界学术交流大会**
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    - **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。
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thinkthinking 已提交
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    - `活动链接传送门`[YOLO-VISION](https://ultralytics.com/yolo-vision)

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    <img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/192301374-940cf2fa-9661-419b-9c46-18a4570df381.jpeg" width="400"/>
    </div>

- **🏅️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)

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YixinKristy 已提交
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## 🍱安装
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YixinKristy 已提交
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参考[安装说明](docs/tutorials/INSTALL_cn.md)进行安装。
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YixinKristy 已提交
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## 🔥教程
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YixinKristy 已提交
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**深度学习入门教程**
XYZ_916's avatar
XYZ_916 已提交
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- [零基础入门深度学习](https://www.paddlepaddle.org.cn/tutorials/projectdetail/4676538)
- [零基础入门目标检测](https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/1617)
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**快速开始**
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wangguanzhong 已提交
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- [快速体验](docs/tutorials/QUICK_STARTED_cn.md)
- [示例:30分钟快速开发交通标志检测模型](docs/tutorials/GETTING_STARTED_cn.md)

**数据准备**
- [数据准备](docs/tutorials/data/README.md)
- [数据处理模块](docs/advanced_tutorials/READER.md)

**配置文件说明**
- [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)

**模型开发**
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wangguanzhong 已提交
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- [新增检测模型](docs/advanced_tutorials/MODEL_TECHNICAL.md)
- 二次开发
  - [目标检测](docs/advanced_tutorials/customization/detection.md)
  - [关键点检测](docs/advanced_tutorials/customization/keypoint_detection.md)
  - [多目标跟踪](docs/advanced_tutorials/customization/pphuman_mot.md)
  - [行为识别](docs/advanced_tutorials/customization/action_recognotion/)
  - [属性识别](docs/advanced_tutorials/customization/pphuman_attribute.md)
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YixinKristy 已提交
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**部署推理**
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wangguanzhong 已提交
175

176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188
- [模型导出教程](deploy/EXPORT_MODEL.md)
- [模型压缩](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim)
  - [剪裁/量化/蒸馏教程](configs/slim)
- [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)

## 🔑FAQ
- [FAQ/常见问题汇总](docs/tutorials/FAQ)
Y
YixinKristy 已提交
189

190
## 🧩模块组件
W
wangguanzhong 已提交
191

K
Kaipeng Deng 已提交
192
<table align="center">
W
wangguanzhong 已提交
193
  <tbody>
194
    <tr align="center" valign="center">
W
wangguanzhong 已提交
195
      <td>
196
        <b>Backbones</b>
W
wangguanzhong 已提交
197 198
      </td>
      <td>
199 200 201 202
        <b>Necks</b>
      </td>
      <td>
        <b>Loss</b>
W
wangguanzhong 已提交
203 204
      </td>
      <td>
205
        <b>Common</b>
W
wangguanzhong 已提交
206 207
      </td>
      <td>
208
      <b>Data Augmentation</b>
W
wangguanzhong 已提交
209 210 211 212
      </td>
    </tr>
    <tr valign="top">
      <td>
213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255
      <ul>
          <li><a href="ppdet/modeling/backbones/resnet.py">ResNet</a></li>
          <li><a href="ppdet/modeling/backbones/res2net.py">CSPResNet</a></li>
          <li><a href="ppdet/modeling/backbones/senet.py">SENet</a></li>
          <li><a href="ppdet/modeling/backbones/res2net.py">Res2Net</a></li>
          <li><a href="ppdet/modeling/backbones/hrnet.py">HRNet</a></li>
          <li><a href="ppdet/modeling/backbones/lite_hrnet.py">Lite-HRNet</a></li>
          <li><a href="ppdet/modeling/backbones/darknet.py">DarkNet</a></li>
          <li><a href="ppdet/modeling/backbones/csp_darknet.py">CSPDarkNet</a></li>
          <li><a href="ppdet/modeling/backbones/mobilenet_v1.py">MobileNetV1</a></li>
          <li><a href="ppdet/modeling/backbones/mobilenet_v3.py">MobileNetV1</a></li>  
          <li><a href="ppdet/modeling/backbones/shufflenet_v2.py">ShuffleNetV2</a></li>
          <li><a href="ppdet/modeling/backbones/ghostnet.py">GhostNet</a></li>
          <li><a href="ppdet/modeling/backbones/blazenet.py">BlazeNet</a></li>
          <li><a href="ppdet/modeling/backbones/dla.py">DLA</a></li>
          <li><a href="ppdet/modeling/backbones/hardnet.py">HardNet</a></li>
          <li><a href="ppdet/modeling/backbones/lcnet.py">LCNet</a></li>  
          <li><a href="ppdet/modeling/backbones/esnet.py">ESNet</a></li>  
          <li><a href="ppdet/modeling/backbones/swin_transformer.py">Swin-Transformer</a></li>
          <li><a href="ppdet/modeling/backbones/convnext.py">ConvNeXt</a></li>
          <li><a href="ppdet/modeling/backbones/vgg.py">VGG</a></li>
          <li><a href="ppdet/modeling/backbones/vision_transformer.py">Vision Transformer</a></li>
          <li><a href="configs/convnext">ConvNext</a></li>
      </ul>
      </td>
      <td>
      <ul>
        <li><a href="ppdet/modeling/necks/bifpn.py">BiFPN</a></li>
        <li><a href="ppdet/modeling/necks/blazeface_fpn.py">BlazeFace-FPN</a></li>
        <li><a href="ppdet/modeling/necks/centernet_fpn.py">CenterNet-FPN</a></li>
        <li><a href="ppdet/modeling/necks/csp_pan.py">CSP-PAN</a></li>
        <li><a href="ppdet/modeling/necks/custom_pan.py">Custom-PAN</a></li>
        <li><a href="ppdet/modeling/necks/fpn.py">FPN</a></li>
        <li><a href="ppdet/modeling/necks/es_pan.py">ES-PAN</a></li>
        <li><a href="ppdet/modeling/necks/hrfpn.py">HRFPN</a></li>
        <li><a href="ppdet/modeling/necks/lc_pan.py">LC-PAN</a></li>
        <li><a href="ppdet/modeling/necks/ttf_fpn.py">TTF-FPN</a></li>
        <li><a href="ppdet/modeling/necks/yolo_fpn.py">YOLO-FPN</a></li>
      </ul>
      </td>
      <td>
        <ul>
          <li><a href="ppdet/modeling/losses/smooth_l1_loss.py">Smooth-L1</a></li>
256
          <li><a href="ppdet/modeling/losses/detr_loss.py">Detr Loss</a></li>
257 258
          <li><a href="ppdet/modeling/losses/fairmot_loss.py">Fairmot Loss</a></li>
          <li><a href="ppdet/modeling/losses/fcos_loss.py">Fcos Loss</a></li>
259
          <li><a href="ppdet/modeling/losses/gfocal_loss.py">GFocal Loss</a></li>
260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275
          <li><a href="ppdet/modeling/losses/jde_loss.py">JDE Loss</a></li>
          <li><a href="ppdet/modeling/losses/keypoint_loss.py">KeyPoint Loss</a></li>
          <li><a href="ppdet/modeling/losses/solov2_loss.py">SoloV2 Loss</a></li>
          <li><a href="ppdet/modeling/losses/focal_loss.py">Focal Loss</a></li>
          <li><a href="ppdet/modeling/losses/iou_loss.py">GIoU/DIoU/CIoU</a></li>  
          <li><a href="ppdet/modeling/losses/iou_aware_loss.py">IoUAware</a></li>
          <li><a href="ppdet/modeling/losses/sparsercnn_loss.py">SparseRCNN Loss</a></li>
          <li><a href="ppdet/modeling/losses/ssd_loss.py">SSD Loss</a></li>
          <li><a href="ppdet/modeling/losses/focal_loss.py">YOLO Loss</a></li>
          <li><a href="ppdet/modeling/losses/yolo_loss.py">CT Focal Loss</a></li>
          <li><a href="ppdet/modeling/losses/varifocal_loss.py">VariFocal Loss</a></li>
        </ul>
      </td>
      <td>
      </ul>
          <li><b>Post-processing</b></li>
K
Kaipeng Deng 已提交
276
        <ul>
K
Kaipeng Deng 已提交
277
        <ul>
278 279 280 281 282
           <li><a href="ppdet/modeling/post_process.py">SoftNMS</a></li>
            <li><a href="ppdet/modeling/post_process.py">MatrixNMS</a></li>
            </ul>
            </ul>
          <li><b>Training</b></li>
K
Kaipeng Deng 已提交
283 284
        <ul>
        <ul>
285 286 287 288 289 290
            <li><a href="tools/train.py#L62">FP16 training</a></li>
            <li><a href="docs/tutorials/DistributedTraining_cn.md">Multi-machine training </a></li>
                        </ul>
            </ul>
          <li><b>Common</b></li>
        <ul>
291
        <ul>
292 293 294 295 296
            <li><a href="ppdet/modeling/backbones/resnet.py#L41">Sync-BN</a></li>
            <li><a href="configs/gn/README.md">Group Norm</a></li>
            <li><a href="configs/dcn/README.md">DCNv2</a></li>
            <li><a href="ppdet/optimizer/ema.py">EMA</a></li>
        </ul>
W
wangguanzhong 已提交
297 298 299
      </td>
      <td>
        <ul>
300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328
          <li><a href="ppdet/data/transform/operators.py">Resize</a></li>  
          <li><a href="ppdet/data/transform/operators.py">Lighting</a></li>  
          <li><a href="ppdet/data/transform/operators.py">Flipping</a></li>  
          <li><a href="ppdet/data/transform/operators.py">Expand</a></li>
          <li><a href="ppdet/data/transform/operators.py">Crop</a></li>
          <li><a href="ppdet/data/transform/operators.py">Color Distort</a></li>  
          <li><a href="ppdet/data/transform/operators.py">Random Erasing</a></li>  
          <li><a href="ppdet/data/transform/operators.py">Mixup </a></li>
          <li><a href="ppdet/data/transform/operators.py">AugmentHSV</a></li>
          <li><a href="ppdet/data/transform/operators.py">Mosaic</a></li>
          <li><a href="ppdet/data/transform/operators.py">Cutmix </a></li>
          <li><a href="ppdet/data/transform/operators.py">Grid Mask</a></li>
          <li><a href="ppdet/data/transform/operators.py">Auto Augment</a></li>  
          <li><a href="ppdet/data/transform/operators.py">Random Perspective</a></li>  
        </ul>
      </td>
    </tr>
</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

## 📱模型库

<table align="center">
  <tbody>
    <tr align="center" valign="center">
      <td>
        <b>2D Detection</b>
W
wangguanzhong 已提交
329 330
      </td>
      <td>
331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352
        <b>Multi Object Tracking</b>
      </td>
      <td>
        <b>KeyPoint Detection</b>
      </td>
      <td>
      <b>Others</b>
      </td>
    </tr>
    <tr valign="top">
      <td>
        <ul>
            <li><a href="configs/faster_rcnn/README.md">Faster RCNN</a></li>
            <li><a href="ppdet/modeling/necks/fpn.py">FPN</a></li>
            <li><a href="configs/cascade_rcnn/README.md">Cascade-RCNN</a></li>
            <li><a href="configs/rcnn_enhance">PSS-Det</a></li>
            <li><a href="configs/retinanet/README.md">RetinaNet</a></li>
            <li><a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleYOLO">YOLOv3</a></li>  
            <li><a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleYOLO">YOLOv5</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">YOLOv7</a></li>
353
            <li><a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleYOLO">RTMDet</a></li>  
354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380
            <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/picodet">PP-PicoDet</a></li>
            <li><a href="configs/ppyolo/README_cn.md">PP-YOLOv2</a></li>
            <li><a href="configs/ppyoloe/README_legacy.md">PP-YOLOE</a></li>
            <li><a href="configs/ppyoloe/README_cn.md">PP-YOLOE+</a></li>
            <li><a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/smalldet">PP-YOLOE-SOD</a></li>
            <li><a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/develop/configs/rotate/README.md">PP-YOLOE-R</a></li>
            <li><a href="configs/ssd/README.md">SSD</a></li>
            <li><a href="configs/centernet">CenterNet</a></li>
            <li><a href="configs/fcos">FCOS</a></li>  
            <li><a href="configs/ttfnet">TTFNet</a></li>
            <li><a href="configs/tood">TOOD</a></li>
            <li><a href="configs/gfl">GFL</a></li>
            <li><a href="configs/gfl/gflv2_r50_fpn_1x_coco.yml">GFLv2</a></li>
            <li><a href="configs/detr">DETR</a></li>
            <li><a href="configs/deformable_detr">Deformable DETR</a></li>
            <li><a href="configs/sparse_rcnn">Sparse RCNN</a></li>
      </ul>
      </td>
      <td>
        <ul>
           <li><a href="configs/mot/jde">JDE</a></li>
            <li><a href="configs/mot/fairmot">FairMOT</a></li>
            <li><a href="configs/mot/deepsort">DeepSORT</a></li>
            <li><a href="configs/mot/bytetrack">ByteTrack</a></li>
            <li><a href="configs/mot/ocsort">OC-SORT</a></li>
381
            <li><a href="configs/mot/centertrack">CenterTrack</a></li>
W
wangguanzhong 已提交
382 383 384 385
        </ul>
      </td>
      <td>
        <ul>
386 387 388 389 390
          <li><a href="configs/keypoint/hrnet">HRNet</a></li>
            <li><a href="configs/keypoint/higherhrnet">HigherHRNet</a></li>
            <li><a href="configs/keypoint/lite_hrnet">Lite-HRNet</a></li>
            <li><a href="configs/keypoint/tiny_pose">PP-TinyPose</a></li>
        </ul>
W
wangguanzhong 已提交
391
</td>
392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444
<td>
</ul>
          <li><b>Instance Segmentation</b></li>
        <ul>
        <ul>
          <li><a href="configs/mask_rcnn">Mask RCNN</a></li>
            <li><a href="configs/cascade_rcnn">Cascade Mask RCNN</a></li>
            <li><a href="configs/solov2">SOLOv2</a></li>
        </ul>
      </ul>
          <li><b>Face Detection</b></li>
        <ul>
        <ul>
            <li><a href="configs/face_detection">BlazeFace</a></li>
        </ul>
        </ul>
          <li><b>Semi-Supervised Detection</b></li>
        <ul>
        <ul>
            <li><a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/semi_det">DenseTeacher</a></li>
        </ul>
        </ul>
          <li><b>3D Detection</b></li>
        <ul>
        <ul>
            <li><a href="https://github.com/PaddlePaddle/Paddle3D">Smoke</a></li>
            <li><a href="https://github.com/PaddlePaddle/Paddle3D">CaDDN</a></li>
            <li><a href="https://github.com/PaddlePaddle/Paddle3D">PointPillars</a></li>
            <li><a href="https://github.com/PaddlePaddle/Paddle3D">CenterPoint</a></li>
            <li><a href="https://github.com/PaddlePaddle/Paddle3D">SequeezeSegV3</a></li>
            <li><a href="https://github.com/PaddlePaddle/Paddle3D">IA-SSD</a></li>
            <li><a href="https://github.com/PaddlePaddle/Paddle3D">PETR</a></li>
        </ul>
        </ul>
          <li><b>Vehicle Analysis Toolbox</b></li>
        <ul>
        <ul>
            <li><a href="deploy/pipeline/README.md">PP-Vehicle</a></li>
        </ul>
        </ul>
          <li><b>Human Analysis Toolbox</b></li>
        <ul>
        <ul>
            <li><a href="deploy/pipeline/README.md">PP-Human</a></li>
            <li><a href="deploy/pipeline/README.md">PP-HumanV2</a></li>
        </ul>
        </ul>
          <li><b>Sport Analysis Toolbox</b></li>
        <ul>
        <ul>
            <li><a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSports">PP-Sports</a></li>
        </ul>
      </td>
W
wangguanzhong 已提交
445 446 447 448
    </tr>
  </tbody>
</table>

449
## ⚖️模型性能对比
W
wangguanzhong 已提交
450

451
#### 🖥️服务器端模型性能对比
W
wangguanzhong 已提交
452

W
wangguanzhong 已提交
453 454
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。

455 456
  <div  align="center">
  <img src="https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206434766-caaa781b-b922-481f-af09-15faac9ed33b.png" width="800"/>
W
wangguanzhong 已提交
457 458
</div>

459 460 461
<details>
<summary><b> 测试说明(点击展开)</b></summary>

462 463 464 465 466 467
- ViT为ViT-Cascade-Faster-RCNN模型,COCO数据集mAP高达55.7%
- Cascade-Faster-RCNN为Cascade-Faster-RCNN-ResNet50vd-DCN,PaddleDetection将其优化到COCO数据mAP为47.8%时推理速度为20FPS
- PP-YOLOE是对PP-YOLO v2模型的进一步优化,L版本在COCO数据集mAP为51.6%,Tesla V100预测速度78.1FPS
- PP-YOLOE+是对PPOLOE模型的进一步优化,L版本在COCO数据集mAP为53.3%,Tesla V100预测速度78.1FPS
- YOLOX和YOLOv5均为基于PaddleDetection复现算法,YOLOv5代码在PaddleYOLO中,参照PaddleYOLO_MODEL
- 图中模型均可在[📱模型库](#模型库)中获取
468
</details>
W
wangguanzhong 已提交
469

470
#### ⌚️移动端模型性能对比
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wangguanzhong 已提交
471

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Kaipeng Deng 已提交
472 473
各移动端模型在COCO数据集上精度mAP和高通骁龙865处理器上预测速度(FPS)对比图。

474 475
  <div  align="center">
  <img src="https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206434741-10460690-8fc3-4084-a11a-16fe4ce2fc85.png" width="550"/>
K
Kaipeng Deng 已提交
476 477
</div>

Y
YixinKristy 已提交
478

479 480
<details>
<summary><b> 测试说明(点击展开)</b></summary>
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Kaipeng Deng 已提交
481

482 483
- 测试数据均使用高通骁龙865(4xA77+4xA55)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及PP-YOLO-Tiny为PaddleDetection自研模型,可在[📱模型库](#模型库)中获取,其余模型PaddleDetection暂未提供
484
</details>
W
wangguanzhong 已提交
485

486
## 🎗️产业特色模型|产业工具
W
wangguanzhong 已提交
487

488 489 490 491
产业特色模型|产业工具是PaddleDetection针对产业高频应用场景打造的兼顾精度和速度的模型以及工具箱,注重从数据处理-模型训练-模型调优-模型部署的端到端打通,且提供了实际生产环境中的实践范例代码,帮助拥有类似需求的开发者高效的完成产品开发落地应用。

该系列模型|工具均已PP前缀命名,具体介绍、预训练模型以及产业实践范例代码如下。

492
### 💎PP-YOLOE 高精度目标检测模型
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wangguanzhong 已提交
493

494 495 496
<details>
<summary><b> 简介(点击展开)</b></summary>

497
PP-YOLOE是基于PP-YOLOv2的卓越的单阶段Anchor-free模型,超越了多种流行的YOLO模型。PP-YOLOE避免了使用诸如Deformable Convolution或者Matrix NMS之类的特殊算子,以使其能轻松地部署在多种多样的硬件上。其使用大规模数据集obj365预训练模型进行预训练,可以在不同场景数据集上快速调优收敛。
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wangguanzhong 已提交
498

499
`传送门`[PP-YOLOE说明](configs/ppyoloe/README_cn.md)
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wangguanzhong 已提交
500

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`传送门`[arXiv论文](https://arxiv.org/abs/2203.16250)
W
wangguanzhong 已提交
502

503 504
</details>

505 506
<details>
<summary><b> 预训练模型(点击展开)</b></summary>
W
wangguanzhong 已提交
507

508 509 510
| 模型名称    | COCO精度(mAP) | V100 TensorRT FP16速度(FPS) | 推荐部署硬件 |                        配置文件                         |                                        模型下载                                         |
| :---------- | :-------------: | :-------------------------: | :----------: | :-----------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------------------------------------------: |
| PP-YOLOE+_l |      53.3       |            149.2            |    服务器    | [链接](configs/ppyoloe/ppyoloe_plus_crn_l_80e_coco.yml) | [下载地址](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_plus_crn_m_80e_coco.pdparams) |
W
wangguanzhong 已提交
511

512 513
`传送门`[全部预训练模型](configs/ppyoloe/README_cn.md)
</details>
F
Feng Ni 已提交
514

515 516
<details>
<summary><b> 产业应用代码示例(点击展开)</b></summary>
W
wangguanzhong 已提交
517

518 519 520 521 522
| 行业 | 类别              | 亮点                                                                                          | 文档说明                                                      | 模型下载                                            |
| ---- | ----------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------- |
| 农业 | 农作物检测        | 用于葡萄栽培中基于图像的监测和现场机器人技术,提供了来自5种不同葡萄品种的实地实例             | [PP-YOLOE+ 下游任务](./configs/ppyoloe/application/README.md) | [下载链接](./configs/ppyoloe/application/README.md) |
| 通用 | 低光场景检测      | 低光数据集使用ExDark,包括从极低光环境到暮光环境等10种不同光照条件下的图片。                  | [PP-YOLOE+ 下游任务](./configs/ppyoloe/application/README.md) | [下载链接](./configs/ppyoloe/application/README.md) |
| 工业 | PCB电路板瑕疵检测 | 工业数据集使用PKU-Market-PCB,该数据集用于印刷电路板(PCB)的瑕疵检测,提供了6种常见的PCB缺陷 | [PP-YOLOE+ 下游任务](./configs/ppyoloe/application/README.md) | [下载链接](./configs/ppyoloe/application/README.md) |
W
wangguanzhong 已提交
523 524
</details>

525 526
### 💎PP-YOLOE-R 高性能旋转框检测模型

527 528 529
<details>
<summary><b> 简介(点击展开)</b></summary>

530 531 532 533 534 535
PP-YOLOE-R是一个高效的单阶段Anchor-free旋转框检测模型,基于PP-YOLOE+引入了一系列改进策略来提升检测精度。根据不同的硬件对精度和速度的要求,PP-YOLOE-R包含s/m/l/x四个尺寸的模型。在DOTA 1.0数据集上,PP-YOLOE-R-l和PP-YOLOE-R-x在单尺度训练和测试的情况下分别达到了78.14mAP和78.28 mAP,这在单尺度评估下超越了几乎所有的旋转框检测模型。通过多尺度训练和测试,PP-YOLOE-R-l和PP-YOLOE-R-x的检测精度进一步提升至80.02mAP和80.73 mAP,超越了所有的Anchor-free方法并且和最先进的Anchor-based的两阶段模型精度几乎相当。在保持高精度的同时,PP-YOLOE-R避免使用特殊的算子,例如Deformable Convolution或Rotated RoI Align,使其能轻松地部署在多种多样的硬件上。

`传送门`[PP-YOLOE-R说明](https://github.com/thinkthinking/PaddleDetection/tree/develop/configs/rotate/ppyoloe_r)

`传送门`[arXiv论文](https://arxiv.org/abs/2211.02386)

536 537
</details>

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wangguanzhong 已提交
538
<details>
539
<summary><b> 预训练模型(点击展开)</b></summary>
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wangguanzhong 已提交
540

541 542 543
|     模型     | Backbone |  mAP  | V100 TRT FP16 (FPS) | RTX 2080 Ti TRT FP16 (FPS) | Params (M) | FLOPs (G) | 学习率策略 | 角度表示 | 数据增广 | GPU数目 | 每GPU图片数目 |                                      模型下载                                       |                                                            配置文件                                                            |
| :----------: | :------: | :---: | :-----------------: | :------------------------: | :--------: | :-------: | :--------: | :------: | :------: | :-----: | :-----------: | :---------------------------------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: |
| PP-YOLOE-R-l |  CRN-l   | 80.02 |        69.7         |            48.3            |   53.29    |  281.65   |     3x     |    oc    |  MS+RR   |    4    |       2       | [model](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_r_crn_l_3x_dota_ms.pdparams) | [config](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/rotate/ppyoloe_r/ppyoloe_r_crn_l_3x_dota_ms.yml) |
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wangguanzhong 已提交
544

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`传送门`[全部预训练模型](https://github.com/thinkthinking/PaddleDetection/tree/develop/configs/rotate/ppyoloe_r)
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wangguanzhong 已提交
546 547 548
</details>

<details>
549
<summary><b> 产业应用代码示例(点击展开)</b></summary>
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wangguanzhong 已提交
550

551 552 553 554
| 行业 | 类别       | 亮点                                                                  | 文档说明                                                                                | 模型下载                                                              |
| ---- | ---------- | --------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------- |
| 通用 | 旋转框检测 | 手把手教你上手PP-YOLOE-R旋转框检测,10分钟将脊柱数据集精度训练至95mAP | [基于PP-YOLOE-R的旋转框检测](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5058293) | [下载链接](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5058293) |
</details>
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wangguanzhong 已提交
555

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### 💎PP-YOLOE-SOD 高精度小目标检测模型
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wangguanzhong 已提交
557

558 559 560
<details>
<summary><b> 简介(点击展开)</b></summary>

561
PP-YOLOE-SOD(Small Object Detection)是PaddleDetection团队针对小目标检测提出的检测方案,在VisDrone-DET数据集上单模型精度达到38.5mAP,达到了SOTA性能。其分别基于切图拼图流程优化的小目标检测方案以及基于原图模型算法优化的小目标检测方案。同时提供了数据集自动分析脚本,只需输入数据集标注文件,便可得到数据集统计结果,辅助判断数据集是否是小目标数据集以及是否需要采用切图策略,同时给出网络超参数参考值。
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wangguanzhong 已提交
562

563
`传送门`[PP-YOLOE-SOD 小目标检测模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/smalldet)
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wangguanzhong 已提交
564

565 566
</details>

567 568 569
<details>
<summary><b> 预训练模型(点击展开)</b></summary>
- VisDrone数据集预训练模型
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wangguanzhong 已提交
570

571 572 573
| 模型                | COCOAPI mAP<sup>val<br>0.5:0.95 | COCOAPI mAP<sup>val<br>0.5 | COCOAPI mAP<sup>test_dev<br>0.5:0.95 | COCOAPI mAP<sup>test_dev<br>0.5 | MatlabAPI mAP<sup>test_dev<br>0.5:0.95 | MatlabAPI mAP<sup>test_dev<br>0.5 |                                              下载                                               |                           配置文件                           |
| :------------------ | :-----------------------------: | :------------------------: | :----------------------------------: | :-----------------------------: | :------------------------------------: | :-------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------: |
| **PP-YOLOE+_SOD-l** |            **31.9**             |          **52.1**          |               **25.6**               |            **43.5**             |               **30.25**                |             **51.18**             | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_visdrone.pdparams) | [配置文件](visdrone/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_visdrone.yml) |
W
wangguanzhong 已提交
574

575
`传送门`[全部预训练模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/smalldet)
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wangguanzhong 已提交
576 577 578
</details>

<details>
579 580 581 582 583 584 585 586
<summary><b> 产业应用代码示例(点击展开)</b></summary>

| 行业 | 类别       | 亮点                                                 | 文档说明                                                                                          | 模型下载                                                              |
| ---- | ---------- | ---------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------- |
| 通用 | 小目标检测 | 基于PP-YOLOE-SOD的无人机航拍图像检测案例全流程实操。 | [基于PP-YOLOE-SOD的无人机航拍图像检测](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5036782) | [下载链接](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5036782) |
</details>

### 💫PP-PicoDet 超轻量实时目标检测模型
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wangguanzhong 已提交
587

588 589 590
<details>
<summary><b> 简介(点击展开)</b></summary>

591
全新的轻量级系列模型PP-PicoDet,在移动端具有卓越的性能,成为全新SOTA轻量级模型。
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wangguanzhong 已提交
592

593
`传送门`[PP-PicoDet说明](configs/picodet/README.md)
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594

595
`传送门`[arXiv论文](https://arxiv.org/abs/2111.00902)
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wangguanzhong 已提交
596

597 598
</details>

599 600
<details>
<summary><b> 预训练模型(点击展开)</b></summary>
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wangguanzhong 已提交
601

602 603 604
| 模型名称  | COCO精度(mAP) | 骁龙865 四线程速度(FPS) |  推荐部署硬件  |                       配置文件                       |                                       模型下载                                       |
| :-------- | :-------------: | :---------------------: | :------------: | :--------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------------------------------: |
| PicoDet-L |      36.1       |          39.7           | 移动端、嵌入式 | [链接](configs/picodet/picodet_l_320_coco_lcnet.yml) | [下载地址](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/picodet_l_320_coco_lcnet.pdparams) |
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wangguanzhong 已提交
605

606
`传送门`[全部预训练模型](configs/picodet/README.md)
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wangguanzhong 已提交
607 608
</details>

609

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wangguanzhong 已提交
610
<details>
611
<summary><b> 产业应用代码示例(点击展开)</b></summary>
W
wangguanzhong 已提交
612

613 614 615 616
| 行业     | 类别         | 亮点                                                                                                                           | 文档说明                                                                                                          | 模型下载                                                                                      |
| -------- | ------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------- |
| 智慧城市 | 道路垃圾检测 | 通过在市政环卫车辆上安装摄像头对路面垃圾检测并分析,实现对路面遗撒的垃圾进行监控,记录并通知环卫人员清理,大大提升了环卫人效。 | [基于PP-PicoDet的路面垃圾检测](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3846170?channelType=0&channel=0) | [下载链接](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3846170?channelType=0&channel=0) |
</details>
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617

618
### 📡PP-Tracking 实时多目标跟踪系统
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wangguanzhong 已提交
619

620 621 622
<details>
<summary><b> 简介(点击展开)</b></summary>

623
PaddleDetection团队提供了实时多目标跟踪系统PP-Tracking,是基于PaddlePaddle深度学习框架的业界首个开源的实时多目标跟踪系统,具有模型丰富、应用广泛和部署高效三大优势。 PP-Tracking支持单镜头跟踪(MOT)和跨镜头跟踪(MTMCT)两种模式,针对实际业务的难点和痛点,提供了行人跟踪、车辆跟踪、多类别跟踪、小目标跟踪、流量统计以及跨镜头跟踪等各种多目标跟踪功能和应用,部署方式支持API调用和GUI可视化界面,部署语言支持Python和C++,部署平台环境支持Linux、NVIDIA Jetson等。
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624

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`传送门`[PP-Tracking说明](configs/mot/README.md)
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wangguanzhong 已提交
626

627 628
</details>

629 630
<details>
<summary><b> 预训练模型(点击展开)</b></summary>
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wangguanzhong 已提交
631

632 633 634 635 636 637
| 模型名称  |               模型简介               |          精度          | 速度(FPS) |      推荐部署硬件      |                          配置文件                          |                                              模型下载                                              |
| :-------- | :----------------------------------: | :--------------------: | :-------: | :--------------------: | :--------------------------------------------------------: | :------------------------------------------------------------------------------------------------: |
| ByteTrack |   SDE多目标跟踪算法 仅包含检测模型   |   MOT-17 test:  78.4   |     -     | 服务器、移动端、嵌入式 |     [链接](configs/mot/bytetrack/bytetrack_yolox.yml)      |  [下载地址](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/mot/yolox_x_24e_800x1440_mix_det.pdparams)   |
| FairMOT   | JDE多目标跟踪算法 多任务联合学习方法 |   MOT-16 test: 75.0    |     -     | 服务器、移动端、嵌入式 | [链接](configs/mot/fairmot/fairmot_dla34_30e_1088x608.yml) |     [下载地址](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/mot/fairmot_dla34_30e_1088x608.pdparams)     |
| OC-SORT   |   SDE多目标跟踪算法 仅包含检测模型   | MOT-17 half val:  75.5 |     -     | 服务器、移动端、嵌入式 |        [链接](configs/mot/ocsort/ocsort_yolox.yml)         | [下载地址](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/mot/yolox_x_24e_800x1440_mix_mot_ch.pdparams) |
</details>
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wangguanzhong 已提交
638

639 640
<details>
<summary><b> 产业应用代码示例(点击展开)</b></summary>
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wangguanzhong 已提交
641

642 643 644 645
| 行业 | 类别       | 亮点                       | 文档说明                                                                                       | 模型下载                                                              |
| ---- | ---------- | -------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------- |
| 通用 | 多目标跟踪 | 快速上手单镜头、多镜头跟踪 | [PP-Tracking之手把手玩转多目标跟踪](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3022582) | [下载链接](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3022582) |
</details>
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yzl19940819 已提交
646

647
### ⛷️PP-TinyPose 人体骨骼关键点识别
W
wangguanzhong 已提交
648

649 650 651
<details>
<summary><b> 简介(点击展开)</b></summary>

652
PaddleDetection 中的关键点检测部分紧跟最先进的算法,包括 Top-Down 和 Bottom-Up 两种方法,可以满足用户的不同需求。同时,PaddleDetection 提供针对移动端设备优化的自研实时关键点检测模型 PP-TinyPose。
W
wangguanzhong 已提交
653

654
`传送门`[PP-TinyPose说明](configs/keypoint/tiny_pose)
Y
YixinKristy 已提交
655

656 657
</details>

658 659
<details>
<summary><b> 预训练模型(点击展开)</b></summary>
W
wangguanzhong 已提交
660

661 662 663
|  模型名称   |               模型简介               | COCO精度(AP) |         速度(FPS)         |  推荐部署硬件  |                        配置文件                         |                                         模型下载                                         |
| :---------: | :----------------------------------: | :------------: | :-----------------------: | :------------: | :-----------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------------------------------------------: |
| PP-TinyPose | 轻量级关键点算法<br/>输入尺寸256x192 |      68.8      | 骁龙865 四线程: 158.7 FPS | 移动端、嵌入式 | [链接](configs/keypoint/tiny_pose/tinypose_256x192.yml) | [下载地址](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/keypoint/tinypose_256x192.pdparams) |
664

665 666
`传送门`[全部预训练模型](configs/keypoint/README.md)
</details>
W
wangguanzhong 已提交
667

668 669
<details>
<summary><b> 产业应用代码示例(点击展开)</b></summary>
Y
YixinKristy 已提交
670

671 672 673 674
| 行业 | 类别 | 亮点                                                                                                                                     | 文档说明                                                                                             | 模型下载                                                              |
| ---- | ---- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------- |
| 运动 | 健身 | 提供从模型选型、数据准备、模型训练优化,到后处理逻辑和模型部署的全流程可复用方案,有效解决了复杂健身动作的高效识别,打造AI虚拟健身教练! | [基于PP-TinyPose增强版的智能健身动作识别](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4385813) | [下载链接](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4385813) |
</details>
W
wangguanzhong 已提交
675

676
### 🏃🏻PP-Human 实时行人分析工具
Y
YixinKristy 已提交
677

678 679 680
<details>
<summary><b> 简介(点击展开)</b></summary>

681 682
PaddleDetection深入探索核心行业的高频场景,提供了行人开箱即用分析工具,支持图片/单镜头视频/多镜头视频/在线视频流多种输入方式,广泛应用于智慧交通、智慧城市、工业巡检等领域。支持服务器端部署及TensorRT加速,T4服务器上可达到实时。
PP-Human支持四大产业级功能:五大异常行为识别、26种人体属性分析、实时人流计数、跨镜头(ReID)跟踪。
683

684 685
`传送门`[PP-Human行人分析工具使用指南](deploy/pipeline/README.md)

686 687
</details>

688 689 690 691 692 693 694 695 696 697 698 699 700 701 702 703
<details>
<summary><b> 预训练模型(点击展开)</b></summary>

|        任务        | T4 TensorRT FP16: 速度(FPS) | 推荐部署硬件 |                                                                                                                                         模型下载                                                                                                                                         |                             模型体积                              |
| :----------------: | :---------------------------: | :----------: | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------: |
| 行人检测(高精度) |             39.8              |    服务器    |                                                                                              [目标检测](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/mot_ppyoloe_l_36e_pipeline.zip)                                                                                               |                               182M                                |
| 行人跟踪(高精度) |             31.4              |    服务器    |                                                                                             [多目标跟踪](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/mot_ppyoloe_l_36e_pipeline.zip)                                                                                              |                               182M                                |
| 属性识别(高精度) |          单人 117.6           |    服务器    |                                      [目标检测](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/mot_ppyoloe_l_36e_pipeline.zip)<br> [属性识别](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/PPHGNet_small_person_attribute_954_infer.zip)                                       |                  目标检测:182M<br>属性识别:86M                  |
|      摔倒识别      |           单人 100            |    服务器    | [多目标跟踪](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/mot_ppyoloe_l_36e_pipeline.zip) <br> [关键点检测](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/dark_hrnet_w32_256x192.zip) <br> [基于关键点行为识别](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/STGCN.zip) | 多目标跟踪:182M<br>关键点检测:101M<br>基于关键点行为识别:21.8M |
|      闯入识别      |             31.4              |    服务器    |                                                                                             [多目标跟踪](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/mot_ppyoloe_l_36e_pipeline.zip)                                                                                              |                               182M                                |
|      打架识别      |             50.8              |    服务器    |                                                                                              [视频分类](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/mot_ppyoloe_l_36e_pipeline.zip)                                                                                               |                                90M                                |
|      抽烟识别      |             340.1             |    服务器    |                                    [目标检测](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/mot_ppyoloe_l_36e_pipeline.zip)<br>[基于人体id的目标检测](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/ppyoloe_crn_s_80e_smoking_visdrone.zip)                                    |            目标检测:182M<br>基于人体id的目标检测:27M            |
|     打电话识别     |             166.7             |    服务器    |                                      [目标检测](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/mot_ppyoloe_l_36e_pipeline.zip)<br>[基于人体id的图像分类](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/PPHGNet_tiny_calling_halfbody.zip)                                       |            目标检测:182M<br>基于人体id的图像分类:45M            |

`传送门`[完整预训练模型](deploy/pipeline/README.md)
</details>
704

705 706
<details>
<summary><b> 产业应用代码示例(点击展开)</b></summary>
W
wangguanzhong 已提交
707

708 709 710 711 712 713
| 行业     | 类别     | 亮点                                                                                                                                           | 文档说明                                                                                               | 模型下载                                                                                 |
| -------- | -------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ---------------------------------------------------------------------------------------- |
| 智能安防 | 摔倒检测 | 飞桨行人分析PP-Human中提供的摔倒识别算法,采用了关键点+时空图卷积网络的技术,对摔倒姿势无限制、背景环境无要求。                                | [基于PP-Human v2的摔倒检测](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4606001)                 | [下载链接](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4606001)                    |
| 智能安防 | 打架识别 | 本项目基于PaddleVideo视频开发套件训练打架识别模型,然后将训练好的模型集成到PaddleDetection的PP-Human中,助力行人行为分析。                     | [基于PP-Human的打架识别](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4086987?contributionType=1) | [下载链接](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4086987?contributionType=1) |
| 智能安防 | 摔倒检测 | 基于PP-Human完成来客分析整体流程。使用PP-Human完成来客分析中非常常见的场景: 1. 来客属性识别(单镜和跨境可视化);2. 来客行为识别(摔倒识别)。 | [基于PP-Human的来客分析案例教程](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4537344)            | [下载链接](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4537344)                    |
</details>
714

715
### 🏎️PP-Vehicle 实时车辆分析工具
716

717 718 719
<details>
<summary><b> 简介(点击展开)</b></summary>

720 721
PaddleDetection深入探索核心行业的高频场景,提供了车辆开箱即用分析工具,支持图片/单镜头视频/多镜头视频/在线视频流多种输入方式,广泛应用于智慧交通、智慧城市、工业巡检等领域。支持服务器端部署及TensorRT加速,T4服务器上可达到实时。
PP-Vehicle囊括四大交通场景核心功能:车牌识别、属性识别、车流量统计、违章检测。
722

723
`传送门`[PP-Vehicle车辆分析工具指南](deploy/pipeline/README.md)
724

725 726
</details>

727 728
<details>
<summary><b> 预训练模型(点击展开)</b></summary>
729

730 731 732 733 734 735
|        任务        | T4 TensorRT FP16: 速度(FPS) | 推荐部署硬件 |                                                                                           模型方案                                                                                           |                模型体积                 |
| :----------------: | :-------------------------: | :----------: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------: |
| 车辆检测(高精度) |            38.9             |    服务器    |                                                [目标检测](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/mot_ppyoloe_l_36e_ppvehicle.zip)                                                |                  182M                   |
| 车辆跟踪(高精度) |             25              |    服务器    |                                               [多目标跟踪](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/mot_ppyoloe_l_36e_ppvehicle.zip)                                               |                  182M                   |
|      车牌识别      |            213.7            |    服务器    | [车牌检测](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/ch_PP-OCRv3_det_infer.tar.gz) <br> [车牌识别](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar.gz) | 车牌检测:3.9M  <br> 车牌字符识别: 12M |
|      车辆属性      |            136.8            |    服务器    |                                                  [属性识别](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/vehicle_attribute_model.zip)                                                  |                  7.2M                   |
XYZ_916's avatar
XYZ_916 已提交
736

737 738
`传送门`[完整预训练模型](deploy/pipeline/README.md)
</details>
W
wangguanzhong 已提交
739

740 741
<details>
<summary><b> 产业应用代码示例(点击展开)</b></summary>
742

743 744 745 746
| 行业     | 类别             | 亮点                                                                                                               | 文档说明                                                                                      | 模型下载                                                              |
| -------- | ---------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | --------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------- |
| 智慧交通 | 交通监控车辆分析 | 本项目基于PP-Vehicle演示智慧交通中最刚需的车流量监控、车辆违停检测以及车辆结构化(车牌、车型、颜色)分析三大场景。 | [基于PP-Vehicle的交通监控分析系统](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4512254) | [下载链接](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4512254) |
</details>
747

748
## 💡产业实践范例
XYZ_916's avatar
XYZ_916 已提交
749

750 751
产业实践范例是PaddleDetection针对高频目标检测应用场景,提供的端到端开发示例,帮助开发者打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程。
针对每个范例我们都通过[AI-Studio](https://ai.baidu.com/ai-doc/AISTUDIO/Tk39ty6ho)提供了项目代码以及说明,用户可以同步运行体验。
752

753
`传送门`[产业实践范例完整列表](industrial_tutorial/README.md)
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wangguanzhong 已提交
754

755 756 757 758 759 760 761 762 763 764 765 766 767 768
- [基于PP-YOLOE-R的旋转框检测](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5058293)
- [基于PP-YOLOE-SOD的无人机航拍图像检测](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5036782)
- [基于PP-Vehicle的交通监控分析系统](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4512254)
- [基于PP-Human v2的摔倒检测](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4606001)
- [基于PP-TinyPose增强版的智能健身动作识别](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4385813)
- [基于PP-Human的打架识别](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4086987?contributionType=1)
- [基于Faster-RCNN的瓷砖表面瑕疵检测](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2571419)
- [基于PaddleDetection的PCB瑕疵检测](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2367089)
- [基于FairMOT实现人流量统计](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2421822)
- [基于YOLOv3实现跌倒检测](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2500639)
- [基于PP-PicoDetv2 的路面垃圾检测](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3846170?channelType=0&channel=0)
- [基于人体关键点检测的合规检测](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4061642?contributionType=1)
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## 🏆企业应用案例
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企业应用案例是企业在实生产环境下落地应用PaddleDetection的方案思路,相比产业实践范例其更多强调整体方案设计思路,可供开发者在项目方案设计中做参考。
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`传送门`[企业应用案例完整列表](https://www.paddlepaddle.org.cn/customercase)
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@misc{ppdet2019,
title={PaddleDetection, Object detection and instance segmentation toolkit based on PaddlePaddle.},
author={PaddlePaddle Authors},
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howpublished = {\url{https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection}},