授权协议: Apache-2.0
开发语言: Python 查看源码 »
操作系统: 跨平台
开发厂商: 百度
收录时间: 2020-07-07
提 交 者: 编辑部的故事
## CPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle

## GPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu

PaddleDetection是飞桨推出的端到端目标检测开发套件,旨在帮助开发者更快更好地完成检测模型的训练、精度速度优化到部署全流程。PaddleDetection以模块化的设计实现了多种主流目标检测算法,并且提供了丰富的数据增强、网络组件、损失函数等模块,集成了模型压缩和跨平台高性能部署能力。目前基于PaddleDetection已经完成落地的项目涉及工业质检、遥感图像检测、无人巡检等多个领域。

目前检测库下模型均要求使用PaddlePaddle 1.7及以上版本或适当的develop版本。

简介

特性:

  • 模型丰富:

    PaddleDetection提供了丰富的模型,包含目标检测、实例分割、人脸检测等100+个预训练模型,涵盖多种数据集竞赛冠军方案、适合云端/边缘端设备部署的检测方案。

  • 易部署:

    PaddleDetection的模型中使用的核心算子均通过C++或CUDA实现,同时基于PaddlePaddle的高性能推理引擎可以方便地部署在多种硬件平台上。

  • 高灵活度:

    PaddleDetection通过模块化设计来解耦各个组件,基于配置文件可以轻松地搭建各种检测模型。

  • 高性能:

    基于PaddlePaddle框架的高性能内核,在模型训练速度、显存占用上有一定的优势。例如,YOLOv3的训练速度快于其他框架,在Tesla V100 16GB环境下,Mask-RCNN(ResNet50)可以单卡Batch Size可以达到4 (甚至到5)。

支持的模型结构:

  ResNet ResNet-vd 1 ResNeXt-vd SENet MobileNet HRNet Res2Net
Faster R-CNN x
Faster R-CNN + FPN
Mask R-CNN x
Mask R-CNN + FPN
Cascade Faster-RCNN
Cascade Mask-RCNN
Libra R-CNN
RetinaNet
YOLOv3
SSD
BlazeFace
Faceboxes

[1] ResNet-vd 模型预测速度基本不变的情况下提高了精度。

说明: ✓ 为模型库中提供了对应配置文件和预训练模型,✗ 为未提供参考配置,但一般都支持。

更多的模型:

  • EfficientDet
  • FCOS
  • CornerNet-Squeeze
  • YOLOv4

更多的Backone:

  • DarkNet
  • VGG
  • GCNet
  • CBNet
  • Hourglass

扩展特性:

  •  Synchronized Batch Norm
  •  Group Norm
  •  Modulated Deformable Convolution
  •  Deformable PSRoI Pooling
  •  Non-local和GCNet
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