/PaddleDetection

Object detection and instance segmentation toolkit based on PaddlePaddle.

Primary LanguagePythonApache License 2.0Apache-2.0

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文档：https://paddledetection.readthedocs.io

简介

PaddleDetection飞桨目标检测开发套件，旨在帮助开发者更快更好地完成检测模型的组建、训练、优化及部署等全开发流程。

PaddleDetection模块化地实现了多种主流目标检测算法，提供了丰富的数据增强策略、网络模块组件（如骨干网络）、损失函数等，并集成了模型压缩和跨平台高性能部署能力。

经过长时间产业实践打磨，PaddleDetection已拥有顺畅、卓越的使用体验，被工业质检、遥感图像检测、无人巡检、新零售、互联网、科研等十多个行业的开发者广泛应用。

产品动态

  • 2021.02.07: 发布release/2.0-rc版本，PaddleDetection动态图试用版本，详情参考PaddleDetection动态图。
  • 2020.11.20: 发布release/0.5版本,详情请参考版本更新文档。
  • 2020.11.10: 添加实例分割模型SOLOv2，在Tesla V100上达到38.6 FPS, COCO-val数据集上mask ap达到38.8，预测速度提高24%，mAP提高2.4个百分点。
  • 2020.10.30: PP-YOLO支持矩形图像输入，并新增PACT模型量化策略。
  • 2020.09.30: 发布移动端检测demo，可直接扫码安装体验。
  • 2020.09.21-27: 【目标检测7日打卡课】手把手教你从入门到进阶，深入了解目标检测算法的前世今生。立即加入课程QQ交流群(1136406895)一起学习吧 :)
  • 2020.07.24: 发布产业最实用目标检测模型 PP-YOLO ，深入考虑产业应用对精度速度的双重面诉求，COCO数据集精度45.2%(最新45.9%)，Tesla V100预测速度72.9 FPS，详细信息见文档。
  • 2020.06.11: 发布676类大规模服务器端实用目标检测模型，适用于绝大部分使用场景，可以直接用来预测，也可以用于微调其他任务。

特性

  • 模型丰富: 包含目标检测、实例分割、人脸检测等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 RCNN
  • One-Stage Detection
    • RetinaNet
    • YOLOv3
    • YOLOv4
    • PP-YOLO
    • SSD
  • Anchor Free
    • CornerNet-Squeeze
    • FCOS
    • TTFNet
  • Instance Segmentation
    • Mask RCNN
    • SOLOv2
  • Face-Detction
    • FaceBoxes
    • BlazeFace
    • BlazeFace-NAS
  • ResNet(&vd)
  • ResNeXt(&vd)
  • SENet
  • Res2Net
  • HRNet
  • Hourglass
  • CBNet
  • GCNet
  • DarkNet
  • CSPDarkNet
  • VGG
  • MobileNetv1/v3
  • GhostNet
  • Efficientnet
  • Common
    • Sync-BN
    • Group Norm
    • DCNv2
    • Non-local
  • FPN
    • BiFPN
    • BFP
    • HRFPN
    • ACFPN
  • Loss
    • Smooth-L1
    • GIoU/DIoU/CIoU
    • IoUAware
  • Post-processing
    • SoftNMS
    • MatrixNMS
  • Speed
    • FP16 training
    • Multi-machine training
  • Resize
  • Flipping
  • Expand
  • Crop
  • Color Distort
  • Random Erasing
  • Mixup
  • Cutmix
  • Grid Mask
  • Auto Augment

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：

  • CBResNet为Cascade-Faster-RCNN-CBResNet200vd-FPN模型，COCO数据集mAP高达53.3%
  • 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
  • PaddleDetection增强版YOLOv3-ResNet50vd-DCN在COCO数据集mAP高于原作10.6个绝对百分点，推理速度为61.3FPS，快于原作约70%
  • 图中模型均可在模型库中获取

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

v2.0-rc版本已经在02/2021发布，新增动态图版本，支持RCNN, YOLOv3, PP-YOLO, SSD/SSDLite, FCOS, TTFNet, SOLOv2等系列模型，支持模型剪裁和量化，支持预测部署及TensorRT推理加速，详细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。