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strongerfly / PaddleDetection

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PaddleDetection

产品动态

简介

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。

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

特性

  • 模型丰富: 包含目标检测实例分割人脸检测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。

套件结构概览

Architectures Backbones Components Data Augmentation
  • Two-Stage Detection
    • Faster RCNN
    • FPN
    • Cascade-RCNN
    • Libra RCNN
    • Hybrid Task RCNN
    • PSS-Det
  • One-Stage Detection
    • RetinaNet
    • YOLOv3
    • YOLOv4
    • PP-YOLOv1/v2/Tiny
    • SSD
  • Anchor Free
    • CornerNet-Squeeze
    • FCOS
    • TTFNet
    • PicoDet
  • Instance Segmentation
    • Mask RCNN
    • SOLOv2
  • Face-Detction
    • FaceBoxes
    • BlazeFace
    • BlazeFace-NAS
  • Transformer
    • DETR/Deformable DETR
    • Sparse RCNN
    • Swin Transformer
  • Multi-Object-Tracking
    • JDE
    • FairMOT
    • DeepSort
  • KeyPoint-Detection
    • HRNet
    • HigherHRNet
  • ResNet(&vd)
  • ResNeXt(&vd)
  • SENet
  • Res2Net
  • HRNet
  • Hourglass
  • CBNet
  • GCNet
  • DarkNet
  • CSPDarkNet
  • VGG
  • MobileNetv1/v3
  • GhostNet
  • Efficientnet
  • BlazeNet
  • Common
    • Sync-BN
    • Group Norm
    • DCNv2
    • Non-local
  • KeyPoint
    • DarkPose
  • FPN
    • BiFPN
    • BFP
    • HRFPN
    • ACFPN
  • Loss
    • Smooth-L1
    • GIoU/DIoU/CIoU
    • IoUAware
  • Post-processing
    • SoftNMS
    • MatrixNMS
  • Speed
    • FP16 training
    • Multi-machine training
  • Resize
  • Lighting
  • Flipping
  • Expand
  • Crop
  • Color Distort
  • Random Erasing
  • Mixup
  • Mosaic
  • Cutmix
  • Grid Mask
  • Auto Augment
  • Random Perspective

模型性能概览

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。

说明:

  • CBResNetCascade-Faster-RCNN-CBResNet200vd-FPN模型,COCO数据集mAP高达53.3%
  • Cascade-Faster-RCNNCascade-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-YOLO在COCO数据集精度45.9%,Tesla V100预测速度72.9FPS,精度速度均优于YOLOv4
  • PP-YOLO v2是对PP-YOLO模型的进一步优化,在COCO数据集精度49.5%,Tesla V100预测速度68.9FPS
  • 图中模型均可在模型库中获取

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。

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
  • PP-PicoDetPP-YOLO-Tiny为PaddleDetection自研模型,其余模型PaddleDetection暂未提供

文档教程

入门教程

进阶教程

模型库

应用案例

第三方教程推荐

版本更新

版本更新内容请参考版本更新文档

许可证书

本项目的发布受Apache 2.0 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清理代码并且统一部分函数接口。
  • 感谢FL77N贡献Sparse-RCNN模型。
  • 感谢Chen-Song贡献Swin Faster-RCNN模型。

引用

@misc{ppdet2019,
title={PaddleDetection, Object detection and instance segmentation toolkit based on PaddlePaddle.},
author={PaddlePaddle Authors},
howpublished = {\url{https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection}},
year={2019}
}

简介

PaddleDetection的目的是为工业界和学术界提供丰富、易用的目标检测模型 展开 收起
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