GitHub 5.9K，目标检测、跟踪、关键点全覆盖的年度开源项目来了！
GitHub 5.9K，目标检测、跟踪、关键点全覆盖的年度开源项目来了！
目标检测技术作为计算机视觉的基础核心，支撑了包括人脸识别、目标跟踪、关键点检测、图像搜索等等70%以上视觉任务。虽然业界YOLO、Anchor Free、Transformer等系列目标检测算法层出不穷，却缺乏可以统一、敏捷、组合应用这些先进算法，并支持包括模型压缩、多端高性能部署等功能实现产业应用端到端落地的开发套件。
飞桨目标检测开发套件PaddleDetection就是这样一个模型先进且丰富、任务覆盖全面、端到端能力完备的产业级开发套件：
- 模型先进且丰富： 230+主流业界领先模型，10+SOTA及顶会冠军方案（面向产业应用的高性能算法）
- 任务覆盖全面：全面覆盖目标检测、实例分割、目标跟踪、关键点检测任务领域，以及工业制造、安防巡检、智慧交通等10个以上行业领域。
- 端到端能力完备：全面覆盖前沿模型压缩，量化、剪枝、蒸馏、检测结构搜索方法，并在服务端、移动端等多种硬件环境完全打通，助力开发者快速实现高性能部署。
⭐ 项目链接 ⭐
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection
PaddleDetection所有源码及教程均已开源，欢迎大家使用，并Star鼓励~
性能卓越
算法全面升级
230+主流目标检测、实例分割、跟踪、关键点检测算法组成全明星阵容，囊括多种SOTA算法及冠军方案：
- 0.99M、 150FPS轻量级SOTA检测算法PP-PicoDet
- 超越YOLOv4、YOLOv5的工业级SOTA模型PP-YOLOv2
- 122FPS、51.8%AP的轻量级SOTA多人关键点检测算法PP-TinyPose
功能全面覆盖
100+垂类预训练模型，应用场景覆盖工业制造、安防巡检、智慧交通等10+行业：
- 实时跟踪系统PP-Tracking，一网打尽单/多镜头下的行人车辆跟踪能力
- 覆盖旋转框检测、实例分割、行人检测、人脸检测、车辆检测等垂类任务
易用性全面提升
多种前沿压缩策略、灵活高效的部署支持，全方位助力算法实现高性能的压缩与部署：
- 一种蒸馏技术，三种量化策略，五种剪裁方式，支持策略联合实现，保持模型精度的同时大幅降低模型体积，适配各类硬件环境
- 全面打通本地化、服务化、移动端部署，并支持Python、C++的部署语言及TensorRT的加速
想要了解详细算法性能、功能细节，以及压缩与部署策略的小伙伴们请接着往下看
更快更强的PP系列
明星算法
（一）0.99M、 150FPS轻量级SOTA检测算法PP-PicoDet
PP-PicoDet一共有三种尺寸，其中PP-PicoDet-S参数量仅有0.99M，却有30.6%mAP的精度，当输入尺寸为320时，推理速度甚至可达150FPS，不仅mAP比YOLOX-Nano高4.8%，端侧推理速度还提升了55%，相比NanoDet-M-Plus-1.5x，体积少13.5%，速度快14%，mAP高0.7%。而PP-PicoDet-L则在仅有3.3M参数量的情况下mAP达到40.9%，比YOLOv5s高3.7%，推理速度提升44%。PP-PicoDet也在不断优化中，请大家敬请期待。
（二）性能超越YOLOv4、YOLOv5的高精度检测算法PP-YOLOv2
作为产业级SOTA模型，PP-YOLOv2（R50）mAP达到了49.5%， FPS高达106.5FPS，超越了YOLOv4甚至YOLOv5，而如果使用RestNet101作为骨架网络，PP-YOLOv2（R101）的mAP更高达50.3%，并且比同等精度下的YOLOv5x快15.9%。
（三）122FPS、51.8%AP的轻量级SOTA多人关键点检测算法PP-TinyPose
PP-TinyPose在单人和多人场景均达到性能SOTA，同时对检测人数无上限，并且在微小目标场景有卓越效果，助力开发者高性能实现异常行为识别、智能健身、体感互动游戏、人机交互等任务。
功能全、应用广
（一）实时跟踪系统PP-Tracking，一网打尽各类跟踪能力
功能覆盖单、多镜头下的行人车辆跟踪，支持10+种不同类别的目标同时跟踪，针对小目标、航拍监控及密集型场景进行特殊优化，并提供人/车流量去重计数应用。
（二）覆盖旋转框检测、实例分割、行人检测、人脸检测、车辆检测等垂类任务。
