easy_detection是一个能够轻松上手的Pytorch目标检测框架，它不需要cuda编译，支持Faster_RCNN、Yolo系列(v2~v5)、EfficientDet等经典网络，能够一键预览数据集标注并对训练过程进行可视化，同时有配套的web平台进行任务监控和管理。
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可视化
- 数据集标注可视化
- 训练任务web端可视化管理
- 预测结果可视化输出
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数据格式
- VOC
- COCO
- 自定义格式
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网络模型
- Faster-RCNN
- Cascade-RCNN
- YoloV2、V3
- YoloV4
- YoloV5
- SSD300、SSD512
- EfficientDet
- RetinaNet
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预测框融合
- 多尺度融合
- nms
- Weighted Box Fusion(WBF)
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Scheduler
- Step Scheduler
- Cos Scheduler
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Metrics
- mAP
安装和使用方法见 使用手册.md.
| Model | backbone | 数据集 | 论文[email protected] | 复现[email protected] | 下载链接 | 密码 | sha256 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| YoloV2 | Darknet-19 | VOC | 76.8 | 76.46 | [百度网盘] | mwik | 5d29a34b |
| YoloV3 | Darknet-19 | COCO | 55.3 | - | [百度网盘] | cf4j | 943b926a |
| FRCNN | Res50+FPN | VOC | - | 83.26 | [百度网盘] | isqt | 3d5c3b15 |
| FRCNN | Res50+FPN | COCO | 48.81 | [pytorch] | - | 258fb6c6 | |
| YoloV4 | CSPDarknet-53 | COCO | 62.8 | - | [百度网盘] | nio7 | 797dc954 |
| YoloV5 | CSPDarknet | COCO | - | 64.30 | [百度网盘] | cssw | 8e54a2e8 |
| SSD300 | VGG16 | VOC | 77.2 | 79.21 | [百度网盘] | 59y0 | 106c0fc9 |
| SSD512 | VGG16 | VOC | 79.8 | 82.14 | [百度网盘] | 0iur | 844b40b3 |
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YoloV2、YoloV3 https://github.com/andy-yun/pytorch-0.4-yolov3
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EfficientDet https://github.com/rwightman/efficientdet-pytorch
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YoloV4 https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4 https://github.com/argusswift/YOLOv4-pytorch
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Faster_RCNN https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision/models/detection
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RetinaNet https://github.com/yhenon/pytorch-retinanet