超越Y(jié)OLOv5，1.3M超輕量，高效易用，這個(gè)目標(biāo)檢測(cè)開(kāi)源項(xiàng)目太香了！
這個(gè)目標(biāo)檢測(cè)神器簡(jiǎn)直香炸了！它不僅連續(xù)登錄Github全球趨勢(shì)榜，擁有的全球尖端算法論文也接連登錄全球技術(shù)趨勢(shì)榜PaperWithCode。
這個(gè)神器就是剛剛?cè)嫔?jí)的PaddleDetection2.0！它全面兼顧高性能算法、便捷開(kāi)發(fā)、高效訓(xùn)練及完備部署，不論是通用目標(biāo)檢測(cè)，還是行人、車輛檢測(cè)，不論是超高精度，還是超輕量超快速；不論是學(xué)術(shù)科研大神，還是入門萌新；全都滿足你！
傳送門：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection
小編在此強(qiáng)烈號(hào)召小伙伴們 Star收藏一下，以防走丟。
下面，讓我們直接用數(shù)據(jù)和事實(shí)來(lái)帶大家看看這款開(kāi)源項(xiàng)目具體有什么過(guò)人之處吧！
一． 全明星算法陣容:
1. 比YOLOv4、YOLOv5 更強(qiáng)的PP-YOLOv2
無(wú)需再糾結(jié)YOLOv3、YOLOv4、Scaled YOLOv4、YOLOv5到底選哪個(gè)了，選PPYOLOv2就對(duì)了！最高mAP 50.3%，最高FPS106.5FPS，超越Y(jié)OLOv4甚至YOLOv5！又快又好，他不香么？
論文：https://arxiv.org/abs/2104.10419
2. 1.3M 超超超輕量目標(biāo)檢測(cè)算法PP-YOLO Tiny
需要在AIoT邊緣輕量化芯片部署？1.3M夠不夠小？！比YOLO-Fastest、 NanoDet更強(qiáng)的PPYOLO-Tiny，AI走向產(chǎn)業(yè)無(wú)需再等，趕緊用起來(lái)！
3. 全面領(lǐng)先同類框架的RCNN系列算法
什么？還在用mmdetection和Detectron2？你Out了！RCNN系列模型（Faster RCNN, Mask RCNN, Cascade RCNN等）在PaddleDetection進(jìn)行訓(xùn)練，比mmDetection和Detectron2在更短的時(shí)間獲得更高的精度！
4. SOTA 的Anchor Free算法：PAFNet & PAFNet-Lite
連檢測(cè)框都不要了？莫慌，PaddleDetection2.0帶你緊跟全球科研動(dòng)向。SOTA（最先進(jìn)）的Anchor Free算法：PAFNet（Paddle Anchor Free）& PAFNet-Lite，從理論到直接使用，保證把你安排的明明白白！
論文：https://arxiv.org/abs/2104.13534
二． 全面功能覆蓋：
除了以上全系列通用目標(biāo)檢測(cè)算法外，PaddleDetection2.0還額外覆蓋旋轉(zhuǎn)框檢測(cè)、實(shí)例分割、行人檢測(cè)、人臉檢測(cè)、車輛檢測(cè)等垂類任務(wù)。
還經(jīng)過(guò)工業(yè)質(zhì)檢、安防巡檢、衛(wèi)星遙感、能源電力等等數(shù)十個(gè)真實(shí)行業(yè)場(chǎng)景深度打磨驗(yàn)證，直接加速各產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)！
三. 超強(qiáng)易用性、極易產(chǎn)業(yè)部署：
全面支持pip安裝，動(dòng)態(tài)圖開(kāi)發(fā)，壓縮、部署等全流程方案打通，極大程度的提升了用戶開(kāi)發(fā)的易用性，加速了算法產(chǎn)業(yè)應(yīng)用落地的速度。
1. 超強(qiáng)的算法壓縮能力：
以YOLOv3-MobileNetv1模型為例，量化策略為模型帶來(lái)1.7%的精度提升，同時(shí)體積壓縮3.71倍，速度提升1.46倍！而采用蒸餾+裁剪的聯(lián)合策略，在精度幾乎無(wú)損的情況下，體積壓縮了3.05倍，加速1.58倍！
YOLOv3-MobileNetV1 |
輸入尺寸 |
精度（mAP） |
模型體積（MB） |
體積壓縮比 |
延遲（驍龍855 4線程） |
加速比 |
Baseline |
608 |
28.8 |
94.2 |
- |
411ms |
- |
在線量化 |
608 |
30.5 |
25.4 |
3.71x |
281ms |
1.46x |
蒸餾 |
608 |
31.0 |
94.2 |
- |
411ms |
- |
蒸餾+剪裁聯(lián)合策略 |
608 |
28.7 |
30.9 |
3.05x |
260ms |
1.58x |
2. 超完善的推理部署能力
適配Linux、Windows、NV Jetson等多系統(tǒng)多平臺(tái)，同時(shí)提供Python預(yù)測(cè)和C++預(yù)測(cè)，額外適配TensorRT，支持TensorRT動(dòng)態(tài)尺寸輸入及TensorRT INT8量化預(yù)測(cè), 模型預(yù)測(cè)加速性能滿分！
模型 |
輸入尺寸 |
Paddle Inference |
TensorRT FP32 |
TensorRT FP16 |
SSD_MobileNet_v1 |
300 |
5.17 |
4.43 |
4.29 |
YOLOv3_MobileNet_v1 |
608 |
9.74 |
8.61 |
6.28 |
FasterRCNN_R50_FPN |
640 |
27.99 |
26.16 |
21.92 |
PP-YOLO |
608 |
20.77 |
18.40 |
13.53 |
3. 良心完善的文檔制作
精心打造的中英雙語(yǔ)文檔，從安裝、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到訓(xùn)練、評(píng)估、預(yù)測(cè)全流程，親媽一樣關(guān)心你使用產(chǎn)品時(shí)的每一個(gè)細(xì)節(jié)。
四、直播課預(yù)告
看到這里，小編已經(jīng)熱血沸騰了！如此用心制作的高水準(zhǔn)產(chǎn)品，必須要深入學(xué)習(xí)一下！
百度飛槳AI快車道為了滿足大家的需求，將于5月13、14、21日開(kāi)設(shè)“目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)3日直播課”，由百度資深研發(fā)工程師傾囊相授多年“煉丹”經(jīng)驗(yàn)，趕緊掃碼報(bào)名加入PaddleDetection技術(shù)交流群上車吧！更多課程及產(chǎn)品動(dòng)態(tài)，將在群里及時(shí)公告。
掃描下方二維碼，立即報(bào)名加入交流群
產(chǎn)業(yè)級(jí)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)直播課精彩搶先看
更多PaddleDetection信息，歡迎訪問(wèn)GitHub點(diǎn)star后體驗(yàn)：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection