PaddleDetection

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<div align="center"> <p align="center"> <img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/160532560-34cf7a1f-d950-435e-90d2-4b0a679e5119.png" align="middle" width = "800" /> </p> <p align="center"> <a href="./LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/license-Apache%202-dfd.svg"></a> <a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/releases"><img src="https://img.shields.io/github/v/release/PaddlePaddle/PaddleDetection?color=ffa"></a> <a href=""><img src="https://img.shields.io/badge/python-3.7+-aff.svg"></a> <a href=""><img src="https://img.shields.io/badge/os-linux%2C%20win%2C%20mac-pink.svg"></a> <a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/stargazers"><img src="https://img.shields.io/github/stars/PaddlePaddle/PaddleDetection?color=ccf"></a> </p> </div>

💌目录

• 💌目录
• 🌈简介
• 📣最新进展
• 👫开源社区
• ✨主要特性
  • 🧩模块化设计
  • 📱丰富的模型库
  • 🎗️产业特色模型|产业工具
  • 💡🏆产业级部署实践
• 🍱安装
• 🔥教程
• 🔑FAQ
• 🧩模块组件
• 📱模型库
• ⚖️模型性能对比
  • 🖥️服务器端模型性能对比
  • ⌚️移动端模型性能对比
• 🎗️产业特色模型|产业工具
  • 💎PP-YOLOE 高精度目标检测模型
  • 💎PP-YOLOE-R 高性能旋转框检测模型
  • 💎PP-YOLOE-SOD 高精度小目标检测模型
  • 💫PP-PicoDet 超轻量实时目标检测模型
  • 📡PP-Tracking 实时多目标跟踪系统
  • ⛷️PP-TinyPose 人体骨骼关键点识别
  • 🏃🏻PP-Human 实时行人分析工具
  • 🏎️PP-Vehicle 实时车辆分析工具
• 💡产业实践范例
• 🏆企业应用案例
• 📝许可证书
• 📌引用

🌈简介

PaddleDetection是一个基于PaddlePaddle的目标检测端到端开发套件，在提供丰富的模型组件和测试基准的同时，注重端到端的产业落地应用，通过打造产业级特色模型|工具、建设产业应用范例等手段，帮助开发者实现数据准备、模型选型、模型训练、模型部署的全流程打通，快速进行落地应用。

主要模型效果示例如下（点击标题可快速跳转）：

通用目标检测	小目标检测	旋转框检测	3D目标物检测
<img src='https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206095864-f174835d-4e9a-42f7-96b8-d684fc3a3687.png' height="126px" width="180px">	<img src='https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206095892-934be83a-f869-4a31-8e52-1074184149d1.jpg' height="126px" width="180px">	<img src='https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206111796-d9a9702a-c1a0-4647-b8e9-3e1307e9d34c.png' height="126px" width="180px">	<img src='https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206095622-cf6dbd26-5515-472f-9451-b39bbef5b1bf.gif' height="126px" width="180px">
人脸检测	2D关键点检测	多目标追踪	实例分割
<img src='https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206095684-72f42233-c9c7-4bd8-9195-e34859bd08bf.jpg' height="126px" width="180px">	<img src='https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206100220-ab01d347-9ff9-4f17-9718-290ec14d4205.gif' height="126px" width="180px">	<img src='https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206111753-836e7827-968e-4c80-92ef-7a78766892fc.gif' height="126px" width="180px" >	<img src='https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206095831-cc439557-1a23-4a99-b6b0-b6f2e97e8c57.jpg' height="126px" width="180px">
车辆分析——车牌识别	车辆分析——车流统计	车辆分析——违章检测	车辆分析——属性分析
<img src='https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206099328-2a1559e0-3b48-4424-9bad-d68f9ba5ba65.gif' height="126px" width="180px">	<img src='https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206095918-d0e7ad87-7bbb-40f1-bcc1-37844e2271ff.gif' height="126px" width="180px">	<img src='https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206100295-7762e1ab-ffce-44fb-b69d-45fb93657fa0.gif' height="126px" width="180px" >	<img src='https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206095905-8255776a-d8e6-4af1-b6e9-8d9f97e5059d.gif' height="126px" width="180px">
行人分析——闯入分析	行人分析——行为分析	行人分析——属性分析	行人分析——人流统计
<img src='https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206095792-ae0ac107-cd8e-492a-8baa-32118fc82b04.gif' height="126px" width="180px">	<img src='https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206095778-fdd73e5d-9f91-48c7-9d3d-6f2e02ec3f79.gif' height="126px" width="180px">	<img src='https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206095709-2c3a209e-6626-45dd-be16-7f0bf4d48a14.gif' height="126px" width="180px">	<img src="https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206113351-cc59df79-8672-4d76-b521-a15acf69ae78.gif" height="126px" width="180px">

同时，PaddleDetection提供了模型的在线体验功能，用户可以选择自己的数据进行在线推理。

说明：考虑到服务器负载压力，在线推理均为CPU推理，完整的模型开发实例以及产业部署实践代码示例请前往🎗️产业特色模型|产业工具。

传送门：模型在线体验

<div align="center"> <p align="center"> <img src="https://user-images.githubusercontent.com/61035602/206896755-bd0cd498-1149-4e94-ae30-da590ea78a7a.gif" align="middle"/> </p> </div>

📣最新进展

💥 2024.6.27 飞桨低代码开发工具 PaddleX 3.0 重磅更新！

• 低代码开发范式：支持目标检测模型全流程低代码开发，提供 Python API，支持用户自定义串联模型；
• 多硬件训推支持：支持英伟达 GPU、昆仑芯、昇腾和寒武纪等多种硬件进行模型训练与推理。

🔥超越YOLOv8，飞桨推出精度最高的实时检测器RT-DETR！

<div align="center"> <img src="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/assets/17582080/196b0a10-d2e8-401c-9132-54b9126e0a33" height = "500" caption='' /> <p></p> </div>

• RT-DETR解读文章传送门：
  • 《超越YOLOv8，飞桨推出精度最高的实时检测器RT-DETR！》
• 代码传送门：RT-DETR

👫开源社区

• 📑项目合作： 如果您是企业开发者且有明确的目标检测垂类应用需求，请扫描如下二维码入群，并联系群管理员AI后可免费与官方团队展开不同层次的合作。
• 🏅️社区贡献： PaddleDetection非常欢迎你加入到飞桨社区的开源建设中，参与贡献方式可以参考开源项目开发指南。
• 💻直播教程： PaddleDetection会定期在飞桨直播间(B站:飞桨PaddlePaddle、微信: 飞桨PaddlePaddle)，针对发新内容、以及产业范例、使用教程等进行直播分享。
• 🎁加入社区： 微信扫描二维码并填写问卷之后，可以及时获取如下信息，包括：
  • 社区最新文章、直播课等活动预告
  • 往期直播录播&PPT
  • 30+行人车辆等垂类高性能预训练模型
  • 七大任务开源数据集下载链接汇总
  • 40+前沿检测领域顶会算法
  • 15+从零上手目标检测理论与实践视频课程
  • 10+工业安防交通全流程项目实操（含源码）

<div align="center"> <img src="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/assets/22989727/0466954b-ab4d-4984-bd36-796c37f0ee9c" width = "150" height = "150",caption='' /> <p>PaddleDetection官方交流群二维码</p> </div>

📖 技术交流合作

• 飞桨低代码开发工具（PaddleX）—— 面向国内外主流AI硬件的飞桨精选模型一站式开发工具。包含如下核心优势：

  • 【产业高精度模型库】：覆盖10个主流AI任务 40+精选模型，丰富齐全。
  • 【特色模型产线】：提供融合大小模型的特色模型产线，精度更高，效果更好。
  • 【低代码开发模式】：图形化界面支持统一开发范式，便捷高效。
  • 【私有化部署多硬件支持】：适配国内外主流AI硬件，支持本地纯离线使用，满足企业安全保密需要。