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PaddleDetection的目的是为工业界和学术界提供丰富、易用的目标检测模型。不仅性能优越、易于部署，而且能够灵活的满足算法研究的需求。
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：
-
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 模型提供了较大的精度提高和较少的性能损失。
更多的Backone：
- DarkNet
- VGG
- GCNet
- CBNet
扩展特性：
- Synchronized Batch Norm: 目前在YOLOv3中使用。
- 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。
最新动态： 已发布文档教程：https://paddledetection.readthedocs.io
- 模型库
- 人脸检测模型
- 行人检测和车辆检测预训练模型 针对不同场景的检测模型
- YOLOv3增强模型 改进原始YOLOv3，精度达到41.4%，原论文精度为33.0%，同时预测速度也得到提升
- Objects365 2019 Challenge夺冠模型 Objects365 Full Track任务中最好的单模型之一,精度达到31.7%
- Open Images V5和Objects365数据集模型
本项目的发布受Apache 2.0 license许可认证。
v0.2.0版本已经在02/2020发布，增加多个模型，升级数据处理模块，拆分YOLOv3的loss，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。