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文档:https://paddledetection.readthedocs.io
飞桨推出的PaddleDetection是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。
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。
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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。
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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。
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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
注意: Synchronized batch normalization 只能在多GPU环境下使用,不能在CPU环境或者单GPU环境下使用。
以下为选取各模型结构和骨干网络的代表模型COCO数据集精度mAP和单卡Tesla V100上预测速度(FPS)关系图。
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
- 模型库
- 移动端模型
- Anchor free模型
- 人脸检测模型
- YOLOv3增强模型: COCO mAP高达43.6%,原论文精度为33.0%
- 行人检测预训练模型
- 车辆检测预训练模型
- Objects365 2019 Challenge夺冠模型
- Open Images 2019-Object Detction比赛最佳单模型
- 服务器端实用目标检测模型: V100上速度20FPS时,COCO mAP高达47.8%。
本项目的发布受Apache 2.0 license许可认证。
v0.3.0版本已经在05/2020发布,增加Anchor-free、EfficientDet和YOLOv4等多个模型,推出移动端、服务器端实用高效多个模型,例如移动端将YOLOv3-MobileNetv3加速3.5倍,服务器端优化两阶段模型,速度和精度具备较高性价比。重构预测部署功能,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。
我们非常欢迎你可以为PaddleDetection提供代码,也十分感谢你的反馈。