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詳情介紹
PaddleDetection飛槳目標(biāo)檢測(cè)開發(fā)套件,旨在幫助開發(fā)者更快更好地完成檢測(cè)模型的組建、訓(xùn)練、優(yōu)化及部署等全開發(fā)流程。
PaddleDetection模塊化地實(shí)現(xiàn)了多種主流目標(biāo)檢測(cè)算法,提供了豐富的數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略、網(wǎng)絡(luò)模塊組件(如骨干網(wǎng)絡(luò))、損失函數(shù)等,并集成了模型壓縮和跨平臺(tái)高性能部署能力。
經(jīng)過長時(shí)間產(chǎn)業(yè)實(shí)踐打磨,PaddleDetection已擁有順暢、卓越的使用體驗(yàn),被工業(yè)質(zhì)檢、遙感圖像檢測(cè)、無人巡檢、新零售、互聯(lián)網(wǎng)、科研等十多個(gè)行業(yè)的開發(fā)者廣泛應(yīng)用。
特性
模型豐富: 包含目標(biāo)檢測(cè)、實(shí)例分割、人臉檢測(cè)等100+個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型,涵蓋多種全球競(jìng)賽冠軍方案
使用簡潔:模塊化設(shè)計(jì),解耦各個(gè)網(wǎng)絡(luò)組件,開發(fā)者輕松搭建、試用各種檢測(cè)模型及優(yōu)化策略,快速得到高性能、定制化的算法。
端到端打通: 從數(shù)據(jù)增強(qiáng)、組網(wǎng)、訓(xùn)練、壓縮、部署端到端打通,并完備支持云端/邊緣端多架構(gòu)、多設(shè)備部署。
高性能: 基于飛槳的高性能內(nèi)核,模型訓(xùn)練速度及顯存占用優(yōu)勢(shì)明顯。支持FP16訓(xùn)練, 支持多機(jī)訓(xùn)練。
更新內(nèi)容
PP-YOLOE:
發(fā)布PP-YOLOE特色模型,COCO數(shù)據(jù)集精度51.4%,V100預(yù)測(cè)速度78.1 FPS,精度速度服務(wù)器端SOTA
發(fā)布s/m/l/x系列模型,打通TensorRT、ONNX部署能力
支持混合精度訓(xùn)練,訓(xùn)練較PP-YOLOv2加速33%
PP-PicoDet:
發(fā)布PP-PicoDet優(yōu)化模型,精度提升2%左右,CPU預(yù)測(cè)速度提升63%。
新增參數(shù)量0.7M的PicoDet-XS模型
后處理集成到網(wǎng)絡(luò)中,優(yōu)化端到端部署成本
行人分析Pipeline:
發(fā)布PP-Human行人分析Pipeline,覆蓋行人檢測(cè)、屬性識(shí)別、行人跟蹤、跨鏡跟蹤、人流量統(tǒng)計(jì)、動(dòng)作識(shí)別多種功能,打通TensorRT部署
屬性識(shí)別支持StrongBaseline模型
ReID支持Centroid模型
動(dòng)作識(shí)別支持ST-GCN摔倒檢測(cè)
模型豐富度:
發(fā)布YOLOX,支持nano/tiny/s/m/l/x版本,x版本COCO val2017數(shù)據(jù)集精度51.8%
框架功能優(yōu)化:
EMA訓(xùn)練速度優(yōu)化20%,優(yōu)化EMA訓(xùn)練模型保存方式
支持infer預(yù)測(cè)結(jié)果保存為COCO格式
部署優(yōu)化:
RCNN全系列模型支持Paddle2ONNX導(dǎo)出ONNX模型
SSD模型支持導(dǎo)出時(shí)融合解碼OP,優(yōu)化邊緣端部署速度
支持NMS導(dǎo)出TensorRT,TensorRT部署端到端速度提升
下載地址
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