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PaddleDetection

注意： PaddleDetection动态图版本为试用版本，模型广度、模型性能、文档、易用性和兼容性持续优化中，性能数据待发布。

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。

套件结构概览

Architectures	Backbones	Components	Data Augmentation
Two-Stage Detection Faster RCNN FPN Cascade-RCNN PSS-Det RCNN One-Stage Detection YOLOv3 PP-YOLO SSD Anchor Free FCOS TTFNet Instance Segmentation Mask RCNN SOLOv2 Face-Detction BlazeFace	ResNet(&vd) HRNet DarkNet VGG MobileNetv1/v3	Common Sync-BN DCNv2 Loss Smooth-L1 Loss IoU Loss IoU Aware Loss Post-processing SoftNMS MatrixNMS	Resize Flipping Expand Crop Color Distort Random Erasing Mixup Cutmix Grid Mask Auto Augment

扩展特性

• [√] Synchronized Batch Norm
• [√] Modulated Deformable Convolution
• Group Norm
• Deformable PSRoI Pooling

文档教程

入门教程

• 安装说明
• 快速开始
• 如何准备数据
• 训练/评估/预测流程

进阶教程

• 模型压缩
• 推理部署
  • 模型导出教程
  • Python端推理部署
  • C++端推理部署
  • 服务端部署

模型库

• 通用目标检测:
  • 模型库
• 垂类领域:
  • 行人检测
  • 车辆检测

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。