超越YOLOv5！1.3M超轻量，又好又快！目标检测神器来了
不论你需要通用目标检测、实例分割、旋转框检测，还是行人检测、人脸检测、车辆检测等垂类算法；
不论是精度效果超强，还是超轻量适合在边缘部署的算法；
不论你是学术科研工作者，还是产业开发者；
不论你是刚入门的萌新，还是已经历练成为大神；
一个神器全都满足你！
这个项目就是刚刚全面升级的PaddleDetection2.0！而这个精心设计的开源项目，也因为受到广大开发者的喜爱，连续登录Github全球趋势榜多次，高精尖算法PPYOLO论文也登录全球技术趋势榜PaperWithCode。
传送门： https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection
小编在此强烈号召小伙伴们 Star收藏一下，以防走丢。
语言总是苍白的，让我们直接用数据和事实来带大家看看这款开源项目具体有什么过人之处吧！
一． 全明星算法阵容:
1. 比YOLOv4、YOLOv5 更强的PP-YOLOv2。
无需再纠结YOLOv3、YOLOv4、Scaled YOLOv4、YOLOv5到底选哪个了， 选PPYOLOv2就对了！最高mAP 50.3%，最高FPS106.5FPS，超越YOLOv4甚至YOLOv5！又快又好，他不香么？
论文：https://arxiv.org/abs/2104.10419
2. 1.3M 超超超轻量目标检测算法PP-YOLO Tiny
需要在AIoT边缘轻量化芯片部署？ 1.3M够不够小？！比YOLO-Fastest、 NanoDet更强的PPYOLO-Tiny ，AI走向产业无需再等，赶紧用起来！
3. 全面领先同类框架的RCNN系列算法
什么？还在用mmdetection和Detectron2？你Out了！ RCNN系列模型（Faster RCNN, Mask RCNN, Cascade RCNN等）在PaddleDetection进行训练，比mmDetection和Detectron2在更短的时间获得更高的精度！
4. SOTA 的Anchor Free算法：PAFNet & PAFNet-Lite
连检测框都不要了？莫慌，PaddleDetection2.0带你紧跟全球科研动向。SOTA（最先进）的Anchor Free算法：PAFNet（Paddle Anchor Free）& PAFNet-Lite，从理论到直接使用，保证把你安排的明明白白！
二． 全面功能覆盖：
除了以上全系列通用目标检测算法外，PaddleDetection2.0还额外覆盖旋转框检测、实例分割、行人检测、人脸检测、车辆检测等垂类任务。
还覆盖工业质检、安防巡检、卫星遥感、能源电力等等数十个行业场景，直接加速各产业智能化升级！
三. 超强易用性、极易产业部署：
全面支持pip安装，动态图开发，压缩、部署等全流程方案打通，极大程度的提升了用户开发的易用性，加速了算法产业应用落地的速度。
1.超强的算法压缩能力：
以YOLOv3-MobileNetv1模型为例， 量化策略为模型带来1.7%的精度提升，同时体积压缩3.71倍，速度提升1.46倍！而采用蒸馏+裁剪的联合策略，在精度几乎无损的情况下，体积压缩了3.05倍，加速1.58倍！
2.超完善的推理部署能力
适配Linux、Windows、NV Jetson等多系统多平台，同时提供Python预测和C++预测，额外适配TensorRT，支持TensorRT动态尺寸输入及TensorRT INT8量化预测, 模型预测加速性能满分！
3.良心完善的文档制作
精心打造的中英双语文档，从安装、数据准备到训练、评估、预测全流程，亲妈一样关心你使用产品时的每一个细节。
参考链接：
更多PaddleDetection信息，欢迎点击以下链接访问 GitHub 项目体验或点 Star 支持。
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection
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一． 全明星算法阵容:
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1. 比YOLOv4、YOLOv5 更强的PP-YOLOv2。
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2. 1.3M 超超超轻量目标检测算法PP-YOLO Tiny
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3. 全面领先同类框架的RCNN系列算法
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4. SOTA 的Anchor Free算法：PAFNet & PAFNet-Lite
- 二． 全面功能覆盖：
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三. 超强易用性、极易产业部署：
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1.超强的算法压缩能力：
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2.超完善的推理部署能力
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3.良心完善的文档制作
- 参考链接：
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3.良心完善的文档制作
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2.超完善的推理部署能力
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1.超强的算法压缩能力：
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4. SOTA 的Anchor Free算法：PAFNet & PAFNet-Lite
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3. 全面领先同类框架的RCNN系列算法
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2. 1.3M 超超超轻量目标检测算法PP-YOLO Tiny
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1. 比YOLOv4、YOLOv5 更强的PP-YOLOv2。