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https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git 【算法介绍】
PaddleDetection 是一个基于 PaddlePaddle#xff08;飞桨#xff09;深度学习框架的开源目标检测工具库。它提供了一系列先进的目标检测算法#xff0c;包括但不限于 Faster R-CNN, Ma…官方框架地址】
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git 【算法介绍】
PaddleDetection 是一个基于 PaddlePaddle飞桨深度学习框架的开源目标检测工具库。它提供了一系列先进的目标检测算法包括但不限于 Faster R-CNN, Mask R-CNN, YOLOv3, YOLOv4, PP-YOLO 等以及丰富的高质量预训练模型方便用户快速进行目标检测任务。
PaddleDetection 的主要特点如下
易用性PaddleDetection 提供了简洁的 API 和友好的用户界面使得用户可以轻松地训练和部署目标检测模型。同时PaddleDetection 支持动态图和静态图两种训练模式方便用户灵活选择。 高效性PaddleDetection 在设计上充分考虑了性能优化支持多卡并行训练、混合精度训练等技术大大提高了训练速度和模型精度。同时PaddleDetection 支持 TensorRT 推理引擎方便用户进行模型压缩和推理加速。 多样性PaddleDetection 提供了多种目标检测算法和预训练模型覆盖了多种应用场景满足用户不同的需求。同时PaddleDetection 还提供了丰富的数据增强和自定义模块方便用户进行定制化开发。 开放性PaddleDetection 遵循开源共享的原则方便用户进行二次开发和合作研究。PaddleDetection 的源代码遵循 PaddlePaddle 的编码规范和社区贡献规范方便新用户快速上手。 PaddleDetection 的应用场景非常广泛包括但不限于安防监控、智能驾驶、无人机、机器人等。在这些领域中目标检测是关键技术之一用于识别和定位图像或视频中的目标。PaddleDetection 的出现为这些领域的研究和应用提供了强大的工具支持。
例如在安防监控领域中PaddleDetection 可以用于人脸识别、行人检测、手势识别等任务。通过使用 PaddleDetection用户可以快速训练出精度高、实时性强的目标检测模型提高监控系统的智能化水平。
在智能驾驶领域中PaddleDetection 可以用于车辆检测、车道线识别、交通标志识别等任务。通过使用 PaddleDetection用户可以构建更加可靠和安全的自动驾驶系统。
在无人机和机器人领域中PaddleDetection 可以用于目标跟踪、环境感知等任务。通过使用 PaddleDetection用户可以提升无人系统和机器人系统的自主性和智能化水平。
总的来说PaddleDetection 是一个强大而灵活的目标检测工具库它为用户提供了丰富的算法和预训练模型以及高效的训练和推理性能。无论是在学术研究还是在实际应用中PaddleDetection 都将是一个非常有价值的工具。
【效果展示】
【实现部分代码】
using PaddleRotationDetector detector new PaddleRotationDetector(RotationDetectionModel.EmbeddedDefault);
using Mat src Cv2.ImRead(C:\your-local-file-here.jpg);
RotationResult r detector.Run(src);
Console.WriteLine(r.Rotation); // _0, _90, _180, _270
【视频演示】
https://www.bilibili.com/video/BV1yi4y1z78V/ 【源码下载】
https://download.csdn.net/download/FL1623863129/88710201 【测试环境】
vs2019
netframework4.7.2
opencvsharp4.8.0
sdcb.PaddleInference
sdcb.RotateDetection
