GitHub 5.9K的年度开源项目来了！目标检测、跟踪、关键点同类型覆盖

正因如此时序合作开发正因如此力支持

（一）一种硫酸核心技术，三种加权方式为而，五种布料方式为

为了满足GNU对近似值量、基本概念密度、GPU等不可否认的追求，PaddleDetection基于飞桨基本概念填充工具PaddleSlim正因如此力支持了多种基本概念填充意志力，包括布料，加权，硫酸以及布料+硫酸共同方式为而填充提议，大幅减少基本概念匹配或近似值量，便于地面部队在受限的软件生态中。

由上表可以看出，加权方式为而为基本概念带来1.7%的准确度提高，同时密度填充3.71倍，加速提高1.46倍，而采行硫酸+裁剪的共同方式为而，在准确度仍然除此以外的意味著，密度填充了3.05倍，减慢1.58倍。

（二）灵活极高效的地面部队方式为，直抵中文化、服务化、快速移动上端的地面部队，正因如此力支持Python、C++的地面部队语种及TensorRT的减慢。

得益于飞桨先为见特续作产品飞桨原生侦探特Paddle Inference、飞桨轻加权侦探引擎Paddle Lite和飞桨服务化地面部队圆点架Paddle Serving的意志力，PaddleDetection正因如此力支持GNU加速在Linux、Windows、NV Jetson等多系统对多平台同步进行解法地面部队，同时给予了Python先为见和C++先为见两种方式为，散布主流侦测、藏身处及早先侦测解法。另外正因如此力支持TensorRT特性大小输入及TensorRT INT8加权先为见, 更进一步正因如此力支持用户同步进行软件减慢。

解法安正因如此性过关斩将、新功能丰富更进一步、合作开发地面部队敏捷简便，PaddleDetection憧憬大家的适用与测试者：

END

看你有没有被Cue到？

觉得不错，问点个在看呀