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## <img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/157793354-6e7f381a-0aa6-4bb7-845c-9acf2ecc05c3.png" width="20"/> 产品动态 ## <img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/157793354-6e7f381a-0aa6-4bb7-845c-9acf2ecc05c3.png" width="20"/> 产品动态
- 🔥 **2022.3.24:PaddleDetection发布[release/2.4版本](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.4)** - 🔥 **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),发布s/m/l/x版本,l版本COCO test2017数据集精度51.4%,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。 - 发布高精度云边一体SOTA目标检测模型[PP-YOLOE](configs/ppyoloe),发布s/m/l/x版本,l版本COCO test2017数据集精度51.4%,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/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。 - 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。
- 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%。 - 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%。
- 2021.11.03: PaddleDetection发布[release/2.3版本](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.3) - 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。 - 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。
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- 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。 - 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) - 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) - 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。 - 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) - 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[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。 - 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) - 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)
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- 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。 - 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。
- 欢迎加入PaddleDetection QQ、微信用户群(添加并回复小助手“检测”) - 欢迎加入PaddleDetection QQ、微信用户群(添加并回复小助手“检测”)
<div align="center"> <div align="center">
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/157800129-2f9a0b72-6bb8-4b10-8310-93ab1639253f.jpg" width = "200" /> <img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/157800129-2f9a0b72-6bb8-4b10-8310-93ab1639253f.jpg" width = "200" />
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/160531099-9811bbe6-cfbb-47d5-8bdb-c2b40684d7dd.png" width = "200" /> <img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/160531099-9811bbe6-cfbb-47d5-8bdb-c2b40684d7dd.png" width = "200" />
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### 进阶教程 ### 进阶教程
- 参数配置 - 参数配置
- [RCNN参数说明](docs/tutorials/config_annotation/faster_rcnn_r50_fpn_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) - [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)) - 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) - [推理部署](deploy/README.md)
- [模型导出教程](deploy/EXPORT_MODEL.md) - [模型导出教程](deploy/EXPORT_MODEL.md)
- [Paddle Inference部署](deploy/README.md) - [Paddle Inference部署](deploy/README.md)
- [Python端推理部署](deploy/python) - [Python端推理部署](deploy/python)
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- [推理benchmark](deploy/BENCHMARK_INFER.md) - [推理benchmark](deploy/BENCHMARK_INFER.md)
- 进阶开发 - 进阶开发
- [数据处理模块](docs/advanced_tutorials/READER.md) - [数据处理模块](docs/advanced_tutorials/READER.md)
- [新增检测模型](docs/advanced_tutorials/MODEL_TECHNICAL.md) - [新增检测模型](docs/advanced_tutorials/MODEL_TECHNICAL.md)
...@@ -306,7 +306,7 @@ ...@@ -306,7 +306,7 @@
- **2022.3.26 [智慧城市行业](https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/25620)七日课:** 城市规划、城市治理、智慧政务、交通管理、社区治理 - **2022.3.26 [智慧城市行业](https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/25620)七日课:** 城市规划、城市治理、智慧政务、交通管理、社区治理
### 产业实践范例教程 ### [产业实践范例教程](./industrial_tutorial/README_cn.md)
- [基于PP-PicoDet的通信塔识别及Android端部署](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3561097) - [基于PP-PicoDet的通信塔识别及Android端部署](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3561097)
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- [基于YOLOv3实现跌倒检测 ](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2500639) - [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)
## <img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/157829890-a535b8a6-631c-4c87-b861-64d4b32b2d6a.png" width="20"/> 模型库 ## <img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/157829890-a535b8a6-631c-4c87-b861-64d4b32b2d6a.png" width="20"/> 模型库
- 通用目标检测: - 通用目标检测:
......
简体中文 | [English](README_en.md)
# 产业实践范例
为了缩小基础理论教学与产业落地间的差距,PaddleDetection联合产业头部企业,结合实际经验,选取经典场景,提供了从**数据准备、模型训练优化,到模型部署的全流程可复用方案**,降低产业落地门槛,让大家在真实数据环境下深入地了解这些案例,获取产业实现方案。
<div align="center">
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/167805539-2c9f025e-d52c-4ec1-a8fc-ec19651512e5.png" width="800"/>
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## 范例列表
- [基于PP-PicoDet的通信塔识别及Android端部署](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3561097)
- [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)
*范例将持续更新中
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