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        2.6(02.15/2023) 
特色模型
发布旋转框检测模型PP-YOLOE-R:Anchor-free旋转框检测SOTA模型,精度速度双高、云边一体,s/m/l/x四个模型适配不用算力硬件、部署友好,避免使用特殊算子,能够轻松使用TensorRT加速; 
发布小目标检测模型PP-YOLOE-SOD:基于切图的端到端检测方案、基于原图的检测模型,精度达VisDrone开源最优; 
发布密集检测模型:基于PP-YOLOE+的密集检测算法,SKU数据集检测精度60.3,达到开源最优 
 
 
前沿算法
YOLO家族新增前沿算法YOLOv8,更新YOLOv6-v3.0 
新增目标检测算法DINO,YOLOF 
新增ViTDet系列检测模型,PP-YOLOE+ViT_base, Mask RCNN + ViT_base, Mask RCNN + ViT_large 
新增多目标跟踪算法CenterTrack 
新增旋转框检测算法FCOSR 
新增实例分割算法QueryInst 
新增3D关键点检测算法Metro3d 
新增模型蒸馏算法FGD,LD,CWD,新增PP-YOLOE+模型蒸馏,精度提升1.1 mAP 
新增半监督检测算法 DenseTeacher,并适配PP-YOLOE+ 
新增少样本迁移学习方案,包含Co-tuning,Contrastive learning两类算法 
 
 
场景能力
PP-Human v2开源边缘端实时检测模型,精度45.7,Jetson AGX速度80FPS 
PP-Vehicle开源边缘端实时检测模型,精度53.5,Jetson AGX速度80FPS 
PP-Human v2,PP-Vehicle支持多路视频流部署能力,实现Jetson AGX 4路视频流端到端20FPS实时部署 
PP-Vehicle新增车辆压线检测和车辆逆行检测能力 
 
 
框架能力
功能新增
新增检测热力图可视化能力,适配FasterRCNN/MaskRCNN系列, PP-YOLOE系列, BlazeFace, SSD, RetinaNet 
 
 
功能完善/Bug修复
支持python3.10版本 
EMA支持过滤不更新参数 
简化PP-YOLOE architecture架构代码 
AdamW适配paddle2.4.1版本 
 
 
 
 
  
  
  
 
   
 
     
   
   
          
    
    
     
    
      
     
     
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