diff --git a/README_cn.md b/README_cn.md index f5a4d680e9a020de63d694f4b13cf649edd81791..b2f50d9ce1c85e4c07900988374b77e4e87612e7 100644 --- a/README_cn.md +++ b/README_cn.md @@ -23,21 +23,39 @@ ## 🚀 热门活动 -- 🎊 **【AI快车道三日课】PP-YOLOE+、PP-Human v2、PP-Vehicle技术方案大揭秘！** - - ⏰ **时间：10月18-20日 晚上8:15** - - **10月18日：YOLO算法精讲与最强新星PP-YOLOE+升级详解** - - **10月19日：10分钟搭建行人分析系统** - - **10月20日：智能交通监控系统技术剖析** +- 🎊 **【AI快车道两日课】手把手教你将PP-YOLOE+用于旋转框、小目标检测，达成SOTA性能** + - ⏰ **时间：11月16-17日 晚上8:15** + - **11月16日：更高效更鲁棒的小目标检测器PP-YOLOE-SOD** + - **11月17日：SOTA旋转框检测器PP-YOLOE-R** - 🎁 **扫码入群即可获取专属直播链接与技术大礼包！**
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+## 贡献代码 + +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[文档](docs/contribution/README.md) + +同时我们也会组织专项活动，引导大家参与到PaddleDetection的开发中： + +- [Yes, PP-YOLOE! 基于PP-YOLOE的算法开发](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/issues/7345) + ## 产品动态 -- 🔥 **2022.8.26：PaddleDetection发布[release/2.5版本](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.5)** + +- 🔥 **2022.11.15：发布基于PP-YOLOE+扩展的旋转框、小目标检测SOTA模型** + - 旋转框检测模型[PP-YOLOE-R](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 + - 小目标检测模型[PP-YOLOE-SOD](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 + + +- 2022.8.26：PaddleDetection发布[release/2.5版本](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.5) - 🗳 特色模型： - 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 @@ -50,12 +68,6 @@ - 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)、车辆结构化范例 -- 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](configs/ppyoloe)，提供s/m/l/x版本，l版本COCO test2017数据集精度51.6%，V100预测速度78.1 FPS，支持混合精度训练，训练较PP-YOLOv2加速33%，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)，精度提升2%左右，CPU预测速度提升63%，新增参数量0.7M的PicoDet-XS模型，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/pipeline)，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。 - - 新增[YOLOX](configs/yolox)目标检测模型，支持nano/tiny/s/m/l/x版本，x版本COCO val2017数据集精度51.8%。 - - [更多版本发布](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/releases) ## 简介 @@ -69,13 +81,13 @@ ## 特性 -- **模型丰富**: 包含**目标检测**、**实例分割**、**人脸检测**、****关键点检测****、**多目标跟踪**等**250+个预训练模型**，涵盖多种**全球竞赛冠军**方案。 +- **模型丰富**: 包含**目标检测**、**实例分割**、**人脸检测**、****关键点检测****、**多目标跟踪**等**300+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 @@ -128,11 +140,14 @@
  • PP-YOLO-Tiny
  • PP-YOLOE
  • PP-YOLOE+
    • +
  • PP-YOLOE-R
    • +
  • PP-YOLOE-SOD
  • YOLOX
  • YOLOF
  • SSD
  • CenterNet
  • FCOS
    • +
  • FCOS-R
  • TTFNet
  • TOOD
  • GFL
    • @@ -516,16 +531,6 @@ 本项目的发布受[Apache 2.0 license](LICENSE)许可认证。 -## 贡献代码 - -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 开发PP-TinyPose健身APP -- 感谢[manangoel99](https://github.com/manangoel99)贡献Wandb可视化方式 ## 引用 diff --git a/README_en.md b/README_en.md index 2265776cc2ada74e904eb7f1c3c2dbd4e9d8b6b5..84eb0b72588d7398c89b64482d57e1b7c35411a3 100644 --- a/README_en.md +++ b/README_en.md @@ -23,7 +23,16 @@ ## Product Update -- 🔥 **2022.8.26：PaddleDetection releases[release/2.5 version](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.5)** +- 🔥 **2022.11.15：SOTA rotated object detector and small object detector based on PP-YOLOE** + - Rotated object detector [PP-YOLOE-R](configs/rotate/ppyoloe_r) + - SOTA Anchor-free rotated object detection model with high accuracy and efficiency + - A series of models, named s/m/l/x, for cloud and edge devices + - Avoiding using special operators to be deployed friendly with TensorRT. + - Small object detector [PP-YOLOE-SOD](configs/smalldet) + - End-to-end detection pipeline based on sliced images + - SOTA model on VisDrone based on original images. + +- 2022.8.26：PaddleDetection releases[release/2.5 version](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.5) - 🗳 Model features： @@ -67,7 +76,7 @@ - **High Performance**: Due to the high performance core, PaddlePaddle has clear advantages in training speed and memory occupation. It also supports FP16 training and multi-machine training.
    - +
    ## Exchanges @@ -113,11 +122,14 @@
  • PP-YOLO-Tiny
  • PP-YOLOE
  • PP-YOLOE+
    • +
  • PP-YOLOE-R
    • +
  • PP-YOLOE-SOD
  • YOLOX
  • YOLOF
  • SSD
  • CenterNet
  • FCOS
    • +
  • FCOSR
  • TTFNet
  • TOOD
  • GFL
    • diff --git a/deploy/pipeline/README.md b/deploy/pipeline/README.md index b4fd9b858b83be0c8eee9f4d323a47d55a9dceeb..90fa4f5232ace71fb42b46d538bb8bea1886ff85 100644 --- a/deploy/pipeline/README.md +++ b/deploy/pipeline/README.md @@ -10,7 +10,7 @@ - 🚗🚙 **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。** -![](https://user-images.githubusercontent.com/48054808/184843170-c3ef7d29-913b-4c6e-b533-b83892a8b0e2.gif) +![](https://user-images.githubusercontent.com/22989727/202134414-713a00d6-a0a4-4a77-b6e8-05cdb5d42b1e.gif) ## 📣 近期更新 diff --git a/deploy/pipeline/README_en.md b/deploy/pipeline/README_en.md index eeb3a7eed752c1129631d9ea481d8d0179942d9a..fc306371672086cb93042d6eeb8bfd4b0865c241 100644 --- a/deploy/pipeline/README_en.md +++ b/deploy/pipeline/README_en.md @@ -8,7 +8,7 @@ - 🚗🚙 **PP-Vehicle has four major toolbox for vehicle analysis: The license plate recognition、vechile attributes、in-out counting、illegal_parking recognition.** -![](https://user-images.githubusercontent.com/48054808/184843170-c3ef7d29-913b-4c6e-b533-b83892a8b0e2.gif) +![](https://user-images.githubusercontent.com/22989727/202134414-713a00d6-a0a4-4a77-b6e8-05cdb5d42b1e.gif) ## 📣 Updates @@ -140,4 +140,3 @@ Click to download the model, then unzip and save it in the `. /output_inference` - [A quick start](docs/tutorials/ppvehicle_mot_en.md) - [Customized development tutorials](../../docs/advanced_tutorials/customization/pphuman_mot_en.md) - diff --git a/docs/contribution/README.md b/docs/contribution/README.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e8adc2a4847ceb8367531b164d8eaf6a5a184fa0 --- /dev/null +++ b/docs/contribution/README.md @@ -0,0 +1,33 @@ +# Contributing to PaddleDetection + +PaddleDetection非常欢迎你加入到飞桨社区的开源建设中，你可以通过以下方式参与贡献： + +- 新建一个 ISSUE 来反馈 bug + +- 新建一个 ISSUE 来提出新功能需求、建议、疑问 + +- 提 PR 来修复一个 bug + +- 提 PR 来实现一个新功能 + +同时我们也会组织专项活动，引导大家参与到PaddleDetection的开发中： + +- [Yes, PP-YOLOE! 基于PP-YOLOE的算法开发](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/issues/7345) + +## 贡献指南 + +提ISSUE、PR的步骤请参考[飞桨官网-贡献指南-代码贡献流程](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/dev_guides/code_contributing_path_cn.html) + +## 开发者 + +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 开发PP-TinyPose健身APP +- 感谢[manangoel99](https://github.com/manangoel99)贡献Wandb可视化方式 + + +非常感谢大家为飞桨贡献！共建飞桨繁荣社区！ diff --git a/docs/contribution/Yes_PP-YOLOE.md b/docs/contribution/Yes_PP-YOLOE.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..06d96da3cb017e5f5f25ca7cdb24f3a6b4a71ef1 --- /dev/null +++ b/docs/contribution/Yes_PP-YOLOE.md @@ -0,0 +1,80 @@ +# [Contribute to PaddleDetection] Yes, PP-YOLOE! 基于PP-YOLOE的算法开发 + +本期活动联系人：[thinkthinking](https://github.com/thinkthinking) + +## 建设目标 +[PP-YOLOE+](../../configs/ppyoloe)是百度飞桨团队开源的最新SOTA通用检测模型，COCO数据集精度达54.7mAP，其L版本相比YOLOv7精度提升1.9%，V100端到端(包含前后处理)推理速度达42.2FPS。 + +我们鼓励大家基于PP-YOLOE去做新的算法开发，比如： + +- 改造PP-YOLOE适用于旋转框、小目标、关键点检测、实例分割等场景； +- 精调PP-YOLOE用于工业质检、火灾检测、垃圾检测等垂类场景； +- 将PP-YOLOE用于PP-Human、PP-Vehicle等Pipeline中，提升pipeline的检测效果。 + +相信通过这些活动，大家可以对PP-YOLOE的细节有更深刻的理解，对业务场景的应用也可以做更细节的适配。 + +## 参与方式 + +- **方式一**：**列表选题**，见招募列表（提供了选题方向、题目、优秀的对标项目、文章和代码，以供学习）。 +- **方式二**：**自选题目**，对于非参考列表内的题目，可自主命题，需要与负责人 [thinkthinking](https://github.com/thinkthinking)讨论后决定题目。 + +## 题目认领 + +为避免重复选题、知晓任务状态、方便统计管理，请根据如下操作认领您的题目。 + +在本issue提交题目:[issue](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/issues/7345) + +* 方式一（列表选题）：在“招募列表”中选择题目，并在[issue](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/issues/7345)中，回复下列信息： +``` + +【列表选题】 +编号：XX +题目：XXXX +认领人：XX +``` + +* 方式二（自选题目）：自主命题，直接在 [issue](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/issues/7345) 中，回复下列信息： + +``` +【自选题目】 +题目：XXXX +认领人：XX +``` + +## 招募列表 + +| 序号 | 类型 | 题目 | 难度 | 参考 | 认领人 | +| :--- | :------- | :-------------------------- | :--- | :-------------------------------------------------------------------------------- | :----- | +| 01 | 模型改造 | PP-YOLOE用于旋转框检测 | 高 | https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.5/configs/rotate | ---- | +| 02 | 模型改造 | PP-YOLOE用于小目标检测 | 高 | https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.5/configs/smalldet | ---- | +| 03 | 模型改造 | PP-YOLOE用于关键点检测 | 高 | https://github.com/WongKinYiu/yolov7/tree/pose | ---- | +| 04 | 模型改造 | PP-YOLOE用于实例分割 | 高 | https://github.com/WongKinYiu/yolov7/tree/mask | ---- | +| 05 | 垂类应用 | 基于PP-YOLOE的缺陷检测 | 中 | https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2367089 | ---- | +| 06 | 垂类应用 | 基于PP-YOLOE的行为检测 | 中 | https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2500639 | ---- | +| 07 | 垂类应用 | 基于PP-YOLOE的异物检测 | 中 | https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3846170?channelType=0&channel=0 | ---- | +| 08 | 垂类应用 | 基于PP-YOLOE的安全监测 | 中 | https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2503301?channelType=0&channel=0 | ---- | +| 09 | Pipeline | PP-YOLOE-->PP-Human大升级 | 中 | https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4606001 | ---- | +| 10 | Pipeline | PP-YOLOE-->PP-Vehicle大升级 | 中 | https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4512254 | ---- | + + + 【注意】招募列表外的，欢迎开发者联系活动负责人[thinkthinking](https://github.com/thinkthinking)提交贡献👏 + +## 贡献指南 + +1. 提ISSUE、PR的步骤请参考[飞桨官网-贡献指南-代码贡献流程](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/dev_guides/code_contributing_path_cn.html) +2. AI-Studio使用指南请参考[AI-Studio新手指南](https://ai.baidu.com/ai-doc/AISTUDIO/Tk39ty6ho) + +## 原则及注意事项 +1. 需使用PaddlePaddle框架, 建议复用PaddleDetection代码。 +2. 建议使用[Paddle框架最新版本](https://www.paddlepaddle.org.cn/). +3. PR需提到[PaddleDetection-develop](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop)分支。 +4. 模型改造类的任务建议以PR形式提交 +5. 垂类应用以及Pipeline类的任务建议以AI-Studio项目形式提交，项目会同步到[产业范例页面](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/develop/industrial_tutorial/README.md) + +## 还有不清楚的问题 + +欢迎大家随时在本[issue](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/issues/7345)下提问，飞桨会有专门的管理员进行疑问解答。 + +有任何问题，请联系本期活动联系人 [thinkthinking](https://github.com/thinkthinking) + +非常感谢大家为飞桨贡献！共建飞桨繁荣社区！