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Roadmap of PaddleDetection #7892
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【希望增加手部关键点的模型】 隔壁家全家桶 包括 2D多人姿态估计、2D手部姿态估计、2D人脸关键点检测、133关键点的全身人体姿态估计、3D人体形状恢复、服饰关键点检测、动物关键点检测等 说明还是有市场需求和用户需求的 |
@monkeycc 感谢建议,目前手势关键点检测已经在路上啦,黑客松悬赏已经有人揭榜,基于PP-TinyPose新增手势关键点检测模型预计下个版本可以和大家见面! |
【增加补充 实例分割 模型】 Mask R-CNN (ICCV'2017) 现在只有这三个 Mask Scoring R-CNN (CVPR'2019) |
@monkeycc QueryInst本次v2.6版本已经更新了,我们不是所有的论文都做复现的,有高优需求的吗?您这边的主要用途是学术研究还是产业落地应用呀? |
@monkeycc 实例分割mask dino即将合入。现在发展很快,有些精度速度相对有点过时的模型论文,如果其方法思想或模块比较通用的,才可能会考虑排期复现。 |
【支持单目标跟踪算法】 |
【支持眼动仪相关的算法】 |
【add Salient Object Detection】 |
solov2是个强大的实例分割模型,但是如何正确配置训练自己的数据集有时候是个问题,希望官方可以出一个专场讲解solov2如何训练自定义类型数据集已经相关配置(在单卡gpu下和多卡gpu下) |
我希望能够复现Pix2seq,V2版本。相比其他模型,Pix2seq在小团队中的使用非常友好,尽管它也有一些缺点。您可以在这里找到代码:https://github.com/google-research/pix2seq |
许愿能尽快集成meta的segment-anything模型 |
这个可能更偏向于交互式分割,暂时安排在 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg 。它的实例分割部分可能会接入 PaddleDetection |
【希望增加solov2实例分割的小目标检测功能】 |
【希望能够实现对RT-DETR的量化】 |
能否官方实现下VanillaNet 为Backbone换掉RT-DETR的ResNet,性能应该会更好 |
我自己实现了一下推理速度有提升,但没法法做高质量的预训练和调参 |
test time augment 没有啊 ,WBF 融合也没有啊 这些都是不增加资源的 |
希望增加EarlyStopping功能 |
RT-DETR 模型能支持 1280x1280或者1333x800这样的高分辨率的图片吗 |
How to conduct incremental training in smd-det and few-shot detection? |
Add an Open World Object Detection model that enables the detector to predict class agnostic objects. |
【希望增加将单阶段检测器作为 RPN网络的实现】 |
pp-human希望增加对Deep Java Library的支持 |
希望更新一下导出ONNX的说明。 最近导出PPYOLOE和RT-DETR的静态图,都试了很久很久。batchsize想配置为1,结果很麻烦,麻烦更新一下说明呐,谢谢谢谢。 |
评估eval时能否像train时,可以记录(计算)loss,比较train loss 和val loss 可以大致判断模型是否过拟合。 |
Since this issue has not been updated for more than three months, it will be closed, if it is not solved or there is a follow-up one, please reopen it at any time and we will continue to follow up. |
We will pin this issue to collect new features or anything you want to say to the PaddleDetection team. We will actively incorporate them into future version updates, and we also welcome everyone to participate in the open source development of PaddleDetection.
In this issue, you can leave a comment to:
If you encounter technical issues during the business implementation process or have collaboration needs, please send an email to yezhenjie@baidu.com for communication.
我们将置顶这个issue以便于收集您对PaddleDetection新特性需求或者任何想对PaddleDetection团队说的话,我们会积极融入到后续的版本更新中,同时也欢迎大家参与到PaddleDetection的开源建设中。
您可以通过评论的方式:
如果在业务落地过程中遇到了技术问题或者有合作共建的需求,欢迎发送邮件到yezhenjie@baidu.com进行沟通。
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