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PaddleDetection 飛槳目標(biāo)檢測(cè)開(kāi)發(fā)套件 v2.8.1

PaddleDetection下載

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源碼大?。?span>172MB
源碼語(yǔ)言：簡(jiǎn)體中文
源碼類(lèi)型：國(guó)產(chǎn)軟件
源碼授權(quán)：免費(fèi)軟件
源碼類(lèi)別：其它源碼
應(yīng)用平臺(tái)： Python
更新時(shí)間：2025-03-02
網(wǎng)友評(píng)分：

360通過(guò) 騰訊通過(guò) 金山通過(guò)

172MB

詳情介紹

PaddleDetection飛槳目標(biāo)檢測(cè)開(kāi)發(fā)套件，旨在幫助開(kāi)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(kāi)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(guò)長(zhǎng)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(wú)人巡檢、新零售、互聯(lián)網(wǎng)、科研等十多個(gè)行業(yè)的開(kāi)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(jiǎn)潔：模塊化設(shè)計(jì)，解耦各個(gè)網(wǎng)絡(luò)組件，開(kāi)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

開(kāi)發(fā)套件目標(biāo)檢測(cè) PaddleDetection

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