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从 2022 年 10 月份开始，大家曾经陆续在 PaddleDetection 仓库的 develop 分支下尝鲜体验了一些预公布的新算法。现在通过 4 个月的打磨降级，PaddleDetection v2.6 正式公布，最新版本有哪些更新以及性能晋升呢？快来关上这份更新解读吧！
更新重点
- PP-YOLOE 家族再添新员，半监督、少样本、蒸馏学习加持，旋转框、小指标、密集全场景检测笼罩；
- PP-Human、PP-Vehicle：性能新增、推理提速、多路视频流反对；
- 半监督检测、少样本学习、模型蒸馏算法全面开源，助力解决少样本、泛化性、标注量、冷启动问题。
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01 PP-YOLOE 家族再添新员
在理解 PP-YOLOE 家族 v2.6 降级内容前，让咱们先回顾一下 PP-YOLOE+ 模型的特点。
PP-YOLOE+ 是基于飞桨云边一体高精度模型 PP-YOLOE 迭代优化降级的版本，具备以下特点：
- 训练收敛减速
应用 Objects365 预训练模型，缩小训练轮数，训练收敛速度晋升 3.75 倍。
- 上游工作泛化性显著晋升
在农业、夜间安防、工业等不同场景数据集上验证，精度最高晋升 8.1%。
- 高性能部署能力
本次降级 PP-YOLOE+ 反对多种部署形式，包含 Python/C++、Serving、ONNX Runtime、ONNX-TRT、INT8 量化等部署能力。
超强性能与超高泛化性使得 PP-YOLOE+ 助力开发者在 最短时间、最大量数据 上能失去 最优成果。如下图是 PP-YOLOE+ 各个版本模型的性能状况
下图是 PP-YOLOE+ 与其余 YOLO 支流模型的 benchmark 状况。在速度和精度下面，PP-YOLOE+ 均有劣势。
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在 v2.6 更新内容 中，基于 PP-YOLOE+ 的根底：
- 咱们补充了 旋转框检测 、 小指标检测 、 密集检测 场景 专用模型
- 同时针对端侧 GPU 场景的超高推理速度要求，进一步补充了 超轻量 通用指标检测模型 PP-YOLOE+_t 版本
- 同时咱们提供了这些 通用模型 和专用模型 （旋转框检测、小指标检测、密集检测）的 半监督学习 、 少样本学习 、 模型蒸馏 技术计划，助力解决业务场景中 少样本、泛化性、标注量、冷启动 等难题。
接下来就具体看一下吧。
PP-YOLOE+ 旋转框、小指标、密集全场景检测笼罩
PP-YOLOE-R：旋转框检测模型
PP-YOLOE-R(Rotate) 是一个高效的单阶段 Anchor-free 旋转框检测模型，基于 PP-YOLOE+ 引入了一系列改良策略来晋升检测精度。依据不同的硬件对精度和速度的要求，PP-YOLOE- R 蕴含 s /m/l/ x 四个尺寸的模型。
在 DOTA 1.0 数据集上，PP-YOLOE-R- l 和 PP-YOLOE-R- x 在单尺度训练和测试的状况下别离达到了 78.14mAP 和78.28 mAP，这在 单尺度 评估下 超过了简直所有的旋转框检测模型 。通过 多尺度训练和测试 ，PP-YOLOE-R- l 和 PP-YOLOE-R- x 的检测精度进一步晋升至 80.02mAP 和 80.73 mAP， 超过 了所有的 Anchor-free 办法并且和最先进的 Anchor-based 的两阶段模型精度简直相当。在放弃高精度的同时，PP-YOLOE-R防止应用非凡的算子 ，例如 Deformable Convolution 或 Rotated RoI Align，使其能 轻松地部署在多种多样的硬件上。
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PP-YOLOE-SOD：小指标检测模型
PP-YOLOE-SOD(Small Object Detection) 针对小指标检测提出了两种检测计划，别离是 基于切图拼图 流程优化的小指标检测计划以及 基于原图 模型算法优化的小指标检测计划。同时提供了数据集主动剖析脚本，只需输出数据集标注文件，便可失去数据集统计后果，辅助判断数据集是否是小指标数据集以及是否须要采纳切图策略，同时给出网络超参数参考值。在 VisDrone-DET 数据集上，单模型精度达到 38.5mAP。
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PP-YOLOE-DOD：密集检测模型
PP-YOLOE-DOD(Dense Object Detection) 是基于 PP-YOLOE+ 的密集指标检测算法，针对密集检测工作，咱们做了如下优化：
- 数据预处理
为了适应商超数据的高分辨率，咱们增大了模型训练和推理的输出尺寸； - 标签匹配策略
为了适应密集场景，咱们去除了动态匹配策略，在全副的训练周期中都应用动静匹配策略。在 SKU 数据集检测精度 mAP 60.3，达到了开源最优。
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PP-YOLOE+_t：超轻量通用指标检测模型
PP-YOLOE+_t是对 PP-YOLOE+ x、l、m、s 版本通用检测模型的进一步丰盛，次要针 Jetson 等端侧 GPU 硬件对检测的 帧率与速度均有极高要求 的状况下提出的 超轻量模型 ，通过 优化匹配策略 、 减少辅助头 、 更小的输出尺寸 等形式优化性能与速度，实现“速度腾飞”！
比拟理解 PaddleDetection 的开发者可能晓得，咱们其实还有另一个速度腾飞的模型大杀器 PP-PicoDet，二者的次要区别是PP-PicoDet 次要是针对 Arm 等端侧 CPU 场景打造的，而 PP-YOLOE+ 次要针对GPU 场景打造。PP-YOLOE+_t聚焦于 Jetson 等边缘端 场景应用，大家在选型时能够做参考。如下图是 PP-YOLOE+_t 版本的性能体现：
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PP-YOLOE+ 半监督、少样本和蒸馏学习计划，助力解决少样本、泛化性、标注量、冷启动问题
PP-YOLOE+ 少样本学习计划
PaddleDetection 团队针对 PP-YOLOE+ 提供了 少样本学习 的计划，引入了 Compare-Contrast 算法。
在预训练模型的根底上，仅通过 极少的标注数据 即可训练失去较好的模型成果。下表是 PP-YOLOE+_s 版本模型在 工业数据集 PKU-Market-PCB上，通过引入 少样本学习 计划，Box AP 失去了 2.4 的晋升。
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PP-YOLOE+ 半监督学习计划
PaddleDetection 团队联合 Dense Teacher 前沿算法，针对 PP-YOLOE+ 提供了 半监督学习 计划。
半监督学习联合有标签数据和无标签数据，在 大幅节俭数据标注 的状况下，仍然达到较高的模型精度。在理论产业利用过程中，半监督学习是我的项目冷启动时常见的策略之一。下表是，在 仅采纳 5%、10% 有标签数据 进行监督学习，95%、90% 无标签数据 进行半监督学习的状况下，精度 失去了1.2~2.5 的晋升。
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PP-YOLOE+ 模型蒸馏计划
PaddleDetection 团队针对 PP-YOLOE+ 提供了 模型蒸馏 计划，联合了 logits 蒸馏 和feature 蒸馏。
在 模型参数量、推理速度不变 的状况下，能够迁徙 高精度大模型 的学习能力，从而达到 更高的精度。如下表，通过大模型的蒸馏，小模型均有了 1 个点的精度晋升。
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02 PP-Human、PP-Vehicle 性能新增、推理提速
PP-Human：行人剖析工具箱，推理提速、多路视频流反对
https://www.bilibili.com/video/BV1s24y1g7Pk/?vd_source=fcca93…
PP-Human 经由实在业务场景数据深度打磨优化，领有适应不同光线、简单背景下的 人体属性特征分析、异样行为辨认、出入口人流计数与轨迹绘制、跨镜跟踪 四大外围性能。不仅如此，PP-Human 还兼容 单张图片、单路或多路视频 等多种数据输出类型，更合乎产业简单的环境利用需要，同时思考到产业自定义开发的需要，PP-Human 还提供了模型训练与性能新增全流程教程。在本次 PaddleDetection v2.6 更新中：
- 在 PP-YOLOE+_t 模型的加持下，PP-Human 行人剖析工具箱开源 边缘端实时检测模型 ，精度 mAP 45.7，Jetson AGX Xavier 端到端(蕴含前后解决) 推理速 度达到80FPS。
- 同时，反对 多路视频 流部署能力，实现 Jetson AGX Xavier 4 路视频流 端到端 20FPS 实时部署。
理解更多https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.6/deploy/pipeline
PP-Vehicle：车辆剖析工具箱，新增逆行、压线剖析、推理提速、多路视频流反对
PP-Vehicle 是一款针对车辆剖析相干场景的开源工具，产品次要围绕以下几个方面进行设计开发：
- 实用性
针对车辆剖析场景共性的底层模型进行优选迭代。针对几个高频场景 车牌辨认、车流统计、违章剖析、属性剖析 等进行了具体的后处理策略设计，能够满足业务的疾速上线需要。同时提供丰盛的二次开发教程，不便用户依据本人的业务场景进行私有化开发。
- 泛化性
在公开数据集以及自采数据集上进行充沛训练，并且提供预训练模型，笼罩车辆剖析中监控视角、驾驶员视角、俯拍视角等常见相机视角。
- 低代码
实现 1 行代码疾速部署，反对图片、视频、单路 / 多路 rtsp 视频流输出，批改配置文件即可疾速实现策略批改以及 pipeline 的组合。
在本次 PaddleDetection v2.6 版本 更新中:
- PP-Vehicle 车辆剖析工具箱新增车辆 逆行剖析、压线剖析 性能
- 在 PP-YOLOE+_t 模型的加持下，开源 边缘端实时检测模型 ，精度 mAP 53.5，Jetson AGX Xavie r 上 端到端(蕴含前后解决) 推理速度达速度80FPS
- 同时，反对 多路视频流 部署能力，实现 Jetson AGX Xavier 4 路 视频流端到端 20FPS 实时部署
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03 PP-Human、PP-Vehicle 性能新增、推理提速
除了下面的 PP-YOLOE+ 针对半监督、少样本学习、模型蒸馏计划外，咱们还开源了更多的相干模型，大家能够基于不同的模型进行相干计划测试。
半监督检测
半监督指标检测是 同时应用有标注数据和无标注数据 进行训练的指标检测，既能够极大地节俭标注老本，也能够充分利用无标注数据进一步提高检测精度。
PaddleDetection 团队复现了 DenseTeacher 半监督检测算法，用户能够下载应用。
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少样本学习
PaddleDetection 团队联结百度研究院大数据实验室，在本次版本更新中开源两种少样本 (Few-Shot) 迁徙学习的新算法 Label Co-tuning 和 Contrastive Tuning，从不同角度应答标注有余的挑战，晋升模型学习效果。
跨畛域 Label Co-tuning 算法
该办法的次要思路是充分利用预训练模型的语义空间，开掘其与上游工作的关联，计算出类别之间的关系作为上游工作的辅助语义标签，作为原始 one-hot 类别标签的补充。
畛域内 Contrastive Tuning 算法
比照学习是一种通用的表征学习思路，能够学习样例级的判断特色，也可视为一种无效的数据加强策略。该算法针对指标检测的工作个性，实现 patch 级别的比照学习，以强化指标畛域的表征学习效果。
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模型蒸馏
本次版本更新中，咱们开源了 FGD 蒸馏算法、LD 蒸馏算法和 CWD 蒸馏算法。
FGD 蒸馏算法
FGD 全称为 Focal and Global Knowledge Distillation for Detectors，是指标检测工作的一种蒸馏办法。FGD 蒸馏分为两个局部 Focal 和 Global。Focal 蒸馏拆散图像的前景和背景，让学生模型别离关注老师模型的前景和背景局部特色的要害像素。Global 蒸馏局部重建不同像素之间的关系并将其从老师转移到学生，以弥补 Focal 蒸馏中失落的全局信息。试验结果表明，FGD 蒸馏算法在基于 anchor 和 anchor free 的办法上能无效晋升模型精度。在 PaddleDetection 中，咱们实现了 FGD 算法，并基于 RetinaNet 算法进行了验证。
CWD 蒸馏算法
CWD 全称为 Channel-wise Knowledge Distillation for Dense Prediction*，通过最小化老师网络与学生网络的通道概率图之间的 Kullback-Leibler (KL) 散度，使得在蒸馏过程更加关注每个通道的最显著的区域，进而晋升文本检测与图像宰割工作的精度。在 PaddleDetection 中，咱们实现了 CWD 算法，并基于 GFL(Generalized Focal Loss)和 RetinaNet 模型进行了验证。
LD 蒸馏算法
LD 全称为 Localization Distillation for Dense Object Detection，将回归框示意为概率分布，把分类工作的 KD 用在定位工作上，并且应用就地取材、分而治之的策略，在不同的区域别离学习分类常识与定位常识。在 PaddleDetection 中，咱们实现了 LD 算法，并基于 GFL 模型进行了验证。
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04 PP-Human、PP-Vehicle 性能新增、推理提速
PaddleDetection 继续跟踪深度学习视觉前沿算法，并评估筛选价值比拟高的算法进行优化开源。在本次版本发新中新增如下方向算法：
- YOLO家族新增YOLOv8、YOLOv6-3.0
- 指标检测算法新增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 多指标跟踪 算法CenterTrack
- 新增 旋转框检测 算法FCOSR；
- 新增 实例宰割 算法QueryInst；
- 新增 3D 关键点检测 算法Metro3d。
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05 根底能力晋升
在本次更新中，PaddleDetection 反对 Python3.10 版本、EMA 反对过滤不更新参数、AdamW 适配飞桨框架 2.4.1 版本。新增检测热力求可视化能力，适配 FasterRCNN/MaskRCNN 系列、PP-YOLOE 系列、BlazeFace、SSD、RetinaNet。
06 Roadmap of PaddleDetection
咱们曾经在 PaddleDetection Issue 区开拓了 Roadmap 专区，欢迎您在此留下贵重的倡议、新个性需要或者任何想对 PaddleDetection 团队说的话，咱们会踊跃融入到后续的版本更新中，同时也欢送大家参加到 PaddleDetection 的开源建设中。
- Roadmap 专区
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/issues/7892
One More Thing
2023 飞桨黑客马拉松 PaddlePaddle Hackathon 第四期现已正式启动，本次流动由深度学习技术及利用国家工程钻研核心主办，飞桨承办，英特尔作为顶级资助方，OpenVINO、Arm、Hugging Face、Jina、TVM、瑞芯微、算能、地平线等独特出品，旨在激励开发者理解与参加深度学习开源我的项目的共建。
本次流动上线 200+ 个开发工作，从框架开发、模型套件开发、模型复现、硬件我的项目开发到产业落地计划包罗万象，依据开发难度分为根底工作和进阶工作。同时提供高达 100w 的现金奖池以及飞桨黑客松证书，欢送大家来 PaddleDetection 专区支付工作：https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/51281#detection
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