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超越Y(jié)OLOv5,1.3M超輕量,高效易用,這個目標(biāo)檢測開源項目太香了!

共 2258字,需瀏覽 5分鐘

 ·

2021-05-20 17:58

這個目標(biāo)檢測神器簡直香炸了!它不僅連續(xù)登錄Github全球趨勢榜,擁有的全球尖端算法論文也接連登錄全球技術(shù)趨勢榜PaperWithCode。



這個神器就是剛剛?cè)嫔壍腜addleDetection2.0!它全面兼顧高性能算法、便捷開發(fā)、高效訓(xùn)練及完備部署,不論是通用目標(biāo)檢測,還是行人、車輛檢測,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)和事實來帶大家看看這款開源項目具體有什么過人之處吧!


一. 全明星算法陣容:


1. 比YOLOv4、YOLOv5 更強(qiáng)的PP-YOLOv2



無需再糾結(jié)YOLOv3、YOLOv4、Scaled YOLOv4、YOLOv5到底選哪個了,選PPYOLOv2就對了!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)檢測算法PP-YOLO Tiny



需要在AIoT邊緣輕量化芯片部署?1.3M夠不夠?。?!比YOLO-Fastest、 NanoDet更強(qiáng)的PPYOLO-Tiny,AI走向產(chǎn)業(yè)無需再等,趕緊用起來!


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在更短的時間獲得更高的精度!



4. SOTA 的Anchor Free算法:PAFNet & PAFNet-Lite


連檢測框都不要了?莫慌,PaddleDetection2.0帶你緊跟全球科研動向。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)檢測算法外,PaddleDetection2.0還額外覆蓋旋轉(zhuǎn)框檢測、實例分割、行人檢測、人臉檢測、車輛檢測等垂類任務(wù)。



還經(jīng)過工業(yè)質(zhì)檢、安防巡檢、衛(wèi)星遙感、能源電力等等數(shù)十個真實行業(yè)場景深度打磨驗證,直接加速各產(chǎn)業(yè)智能化升級!



三. 超強(qiáng)易用性、極易產(chǎn)業(yè)部署:


全面支持pip安裝,動態(tài)圖開發(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1.7%的精度提升,同時體積壓縮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,同時提供Python預(yù)測和C++預(yù)測,額外適配TensorRT,支持TensorRT動態(tài)尺寸輸入及TensorRT INT8量化預(yù)測, 模型預(yù)測加速性能滿分!


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文檔,從安裝、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到訓(xùn)練、評估、預(yù)測全流程,親媽一樣關(guān)心你使用產(chǎn)品時的每一個細(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日開設(shè)“目標(biāo)檢測技術(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,趕緊掃碼報名加入PaddleDetection技術(shù)交流群上車吧!更多課程及產(chǎn)品動態(tài),將在群里及時公告。


掃描下方二維碼,立即報名加入交流群

產(chǎn)業(yè)級目標(biāo)檢測技術(shù)直播課精彩搶先看

更多PaddleDetection信息,歡迎訪問GitHub點(diǎn)star后體驗:

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection

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