PaddlePaddle/PaddleDetection v2.6.0

release/2.6

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2.6(02.15/2023)

• 特色模型
  • 发布旋转框检测模型PP-YOLOE-R：Anchor-free旋转框检测SOTA模型，精度速度双高、云边一体，s/m/l/x四个模型适配不用算力硬件、部署友好，避免使用特殊算子，能够轻松使用TensorRT加速；
  • 发布小目标检测模型PP-YOLOE-SOD：基于切图的端到端检测方案、基于原图的检测模型，精度达VisDrone开源最优；
  • 发布密集检测模型：基于PP-YOLOE+的密集检测算法，SKU数据集检测精度60.3，达到开源最优
• 前沿算法
  • YOLO家族新增前沿算法YOLOv8，更新YOLOv6-v3.0
  • 新增目标检测算法DINO，YOLOF
  • 新增ViTDet系列检测模型，PP-YOLOE+ViT_base, Mask RCNN + ViT_base, Mask RCNN + ViT_large
  • 新增多目标跟踪算法CenterTrack
  • 新增旋转框检测算法FCOSR
  • 新增实例分割算法QueryInst
  • 新增3D关键点检测算法Metro3d
  • 新增模型蒸馏算法FGD，LD，CWD，新增PP-YOLOE+模型蒸馏，精度提升1.1 mAP
  • 新增半监督检测算法 DenseTeacher，并适配PP-YOLOE+
  • 新增少样本迁移学习方案，包含Co-tuning，Contrastive learning两类算法
• 场景能力
  • PP-Human v2开源边缘端实时检测模型，精度45.7，Jetson AGX速度80FPS
  • PP-Vehicle开源边缘端实时检测模型，精度53.5，Jetson AGX速度80FPS
  • PP-Human v2，PP-Vehicle支持多路视频流部署能力，实现Jetson AGX 4路视频流端到端20FPS实时部署
  • PP-Vehicle新增车辆压线检测和车辆逆行检测能力
• 框架能力
  • 功能新增
    • 新增检测热力图可视化能力，适配FasterRCNN/MaskRCNN系列, PP-YOLOE系列, BlazeFace, SSD, RetinaNet
  • 功能完善/Bug修复
    • 支持python3.10版本
    • EMA支持过滤不更新参数
    • 简化PP-YOLOE architecture架构代码
    • AdamW适配paddle2.4.1版本