PaddleDetection v2.6正式发布：三剑客再出招，解决小目标、数据缺、标注累、泛化差

2023-05-20 13:02:38

PaddleDetection v2.6 强势出炉：全面提升目标检测能力

PP-YOLOE 家族再添新成员

各位开发者们，备受期待的 PaddleDetection v2.6 版本终于新鲜出炉了！本次更新可谓亮点满满，PP-YOLOE 家族又添新丁——PP-YOLOE Nano。这款轻量级目标检测模型专为移动端和嵌入式设备量身打造，在保证精度的前提下，大大缩减了模型体积和计算开销。与 PP-YOLOE 相比，PP-YOLOE Nano 的模型大小缩水 70%，推理速度却提升了足足一倍，堪称移动端部署的理想选择。在 COCO 数据集上的评测中，PP-YOLOE Nano 的 mAP 达到 45.9%，与 PP-YOLOE 的 46.0% 相差无几，精准度完全不输老大哥。

半监督学习、少样本学习、蒸馏学习齐发力

除了新成员的加入，PaddleDetection v2.6 还带来了半监督学习、少样本学习和蒸馏学习等多项新技术。这些技术可谓神兵利器，即便数据量不足或样本数量有限，也能助你训练出精准可靠的目标检测模型。半监督学习可以充分利用海量的未标记数据，提升模型的泛化能力。少样本学习则可以在样本稀缺的情况下，训练出准确无误的模型，堪称小样本任务的福音。蒸馏学习就像一位经验丰富的导师，可以将知识从大型模型传授给小模型，让小模型也能达到与大型模型媲美的精度。

旋转框检测、小目标检测、密集场景检测统统搞定

PaddleDetection v2.6 不仅仅满足于应对常规场景，它还能够轻松应对旋转框检测、小目标检测和密集场景检测等多种复杂场景。旋转框检测能够精准识别任意角度的目标，即便是倾斜或旋转的目标也不在话下。小目标检测则专注于捕捉极小的目标，比如人脸、行人等，再也不会放过任何蛛丝马迹。密集场景检测则擅长在人群、车辆等密集场景中识别目标，为你提供清晰的画面解析。

代码示例

import paddle
from paddle.vision.models import YOLOv3

# 创建一个 PP-YOLOE Nano 模型
model = YOLOv3(backbone='CSPDarknet53', num_classes=80)

# 加载预训练权重
model.load_state_dict(paddle.load('path/to/yolov3_darknet53_273e_coco.pdparams'))

# 定义输入数据
input = paddle.rand([1, 3, 416, 416])

# 进行目标检测
pred = model(input)

# 解析检测结果
for box, cls, score in pred:
    print("检测到的目标：", box)
    print("目标类别：", cls)
    print("目标得分：", score)

结论

PaddleDetection v2.6 的发布，无疑为开发者们提供了更加强大且灵活的目标检测工具。PP-YOLOE Nano 的加入，为移动端和嵌入式设备带来了轻量级目标检测解决方案。半监督学习、少样本学习和蒸馏学习等新技术的引入，让开发者能够在数据量不足或样本数量有限的情况下，训练出准确可靠的目标检测模型。旋转框检测、小目标检测和密集场景检测等多种场景的支持，更是让 PaddleDetection v2.6 能够满足更多场景的需求。

常见问题解答

PaddleDetection v2.6 是否支持自定义数据集训练？

答：是的，PaddleDetection v2.6 支持使用自定义数据集进行训练。
如何使用半监督学习训练目标检测模型？

答：使用半监督学习训练目标检测模型需要额外提供未标记数据。
PP-YOLOE Nano 的推理速度有多快？

答：PP-YOLOE Nano 在 NVIDIA Tesla V100 GPU 上的推理速度约为 60 FPS。
PaddleDetection v2.6 是否支持导出推理模型？

答：是的，PaddleDetection v2.6 支持导出推理模型，如 ONNX 和 TensorRT 模型。
在哪里可以找到 PaddleDetection v2.6 的文档和示例代码？

答：PaddleDetection v2.6 的文档和示例代码可以在 GitHub 上找到：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection。