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文档：https://paddledetection.readthedocs.io
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。
- 2020.11.20: 发布release/0.5版本,详情请参考版本更新文档。
- 2020.11.10: 添加实例分割模型SOLOv2，在Tesla V100上达到38.6 FPS, COCO-val数据集上mask ap达到38.8，预测速度提高24%，mAP提高2.4个百分点。
- 2020.10.30: PP-YOLO支持矩形图像输入，并新增PACT模型量化策略。
- 2020.09.30: 发布移动端检测demo，可直接扫码安装体验。
- 2020.09.21-27: 【目标检测7日打卡课】手把手教你从入门到进阶，深入了解目标检测算法的前世今生。立即加入课程QQ交流群(1136406895)一起学习吧 :)
- 2020.07.24: 发布产业最实用目标检测模型 PP-YOLO ，深入考虑产业应用对精度速度的双重面诉求，COCO数据集精度45.2%(最新45.9%)，Tesla V100预测速度72.9 FPS，详细信息见文档。
- 2020.06.11: 发布676类大规模服务器端实用目标检测模型，适用于绝大部分使用场景，可以直接用来预测，也可以用于微调其他任务。
- 模型丰富: 包含目标检测、实例分割、人脸检测等100+个预训练模型，涵盖多种全球竞赛冠军方案
- 使用简洁：模块化设计，解耦各个网络组件，开发者轻松搭建、试用各种检测模型及优化策略，快速得到高性能、定制化的算法。
- 端到端打通: 从数据增强、组网、训练、压缩、部署端到端打通，并完备支持云端/边缘端多架构、多设备部署。
- 高性能: 基于飞桨的高性能内核，模型训练速度及显存占用优势明显。支持FP16训练, 支持多机训练。
| Architectures | Backbones | Components | Data Augmentation |
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各模型结构和骨干网络的代表模型在COCO数据集上精度mAP和单卡Tesla V100上预测速度(FPS)对比图。
说明：
CBResNet为Cascade-Faster-RCNN-CBResNet200vd-FPN模型，COCO数据集mAP高达53.3%Cascade-Faster-RCNN为Cascade-Faster-RCNN-ResNet50vd-DCN，PaddleDetection将其优化到COCO数据mAP为47.8%时推理速度为20FPS- PaddleDetection增强版
YOLOv3-ResNet50vd-DCN在COCO数据集mAP高于原作10.6个绝对百分点，推理速度为61.3FPS，快于原作约70% - 图中模型均可在模型库中获取
- 参数配置
- 迁移学习
- 模型压缩(基于PaddleSlim)
- 压缩benchmark
- 量化, 剪枝, 蒸馏, 搜索
- 推理部署
- 进阶开发
- 通用目标检测:
- 通用实例分割：
- 垂类领域
- 比赛方案
v0.5.0版本已经在11/2020发布，增加SOLOv2等多个模型，新增Android移动端Demo，新增PACT量化策略，新增目标检测全流程和Jetson平台部署等教程，提升易用性，修复已知诸多bug等，详细内容请参考版本更新文档。
本项目的发布受Apache 2.0 license许可认证。
我们非常欢迎你可以为PaddleDetection提供代码，也十分感谢你的反馈。