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特色模型:
- 检测: 轻量级移动端检测模型PP-PicoDet，精度速度达到移动端SOTA
- 关键点: 轻量级移动端关键点模型PP-TinyPose
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模型丰富度:
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检测：
- 新增Swin-Transformer目标检测模型
- 新增TOOD(Task-aligned One-stage Object Detection)模型
- 新增GFL(Generalized Focal Loss)目标检测模型
- 发布Sniper小目标检测优化方法，支持Faster RCNN及PP-YOLO系列模型
- 发布针对EdgeBoard优化的PP-YOLO-EB模型
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跟踪
- 发布实时跟踪系统PP-Tracking
- 发布FairMot高精度模型、小尺度模型和轻量级模型
- 发布行人、人头和车辆实跟踪垂类模型库，覆盖航拍监控、自动驾驶、密集人群、极小目标等场景
- DeepSORT模型适配PP-YOLO, PP-PicoDet等更多检测器
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关键点
- 新增Lite HRNet模型
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预测部署:
- YOLOv3系列模型支持NPU预测部署
- FairMot模型C++预测部署打通
- 关键点系列模型C++预测部署打通, Paddle Lite预测部署打通
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文档:
- 新增各系列模型英文文档
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模型丰富度：
- 发布Transformer检测模型：DETR、Deformable DETR、Sparse RCNN
- 关键点检测新增Dark模型，发布Dark HRNet模型
- 发布MPII数据集HRNet关键点检测模型
- 发布人头、车辆跟踪垂类模型
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模型优化：
- 旋转框检测模型S2ANet发布Align Conv优化模型，DOTA数据集mAP优化至74.0
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预测部署
- 主流模型支持batch size>1预测部署，包含YOLOv3，PP-YOLO，Faster RCNN，SSD，TTFNet，FCOS
- 新增多目标跟踪模型(JDE, FairMot, DeepSort) Python端预测部署支持，并支持TensorRT预测
- 新增多目标跟踪模型FairMot联合关键点检测模型部署Python端预测部署支持
- 新增关键点检测模型联合PP-YOLO预测部署支持
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文档：
- Windows预测部署文档新增TensorRT版本说明
- FAQ文档更新发布
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问题修复：
- 修复PP-YOLO系列模型训练收敛性问题
- 修复batch size>1时无标签数据训练问题
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模型丰富度提升：
- 发布关键点模型HRNet，HigherHRNet
- 发布多目标跟踪模型DeepSort, FairMot, JDE
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框架基础能力：
- 支持无标注框训练
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预测部署：
- Paddle Inference YOLOv3系列模型支持batch size>1预测
- 旋转框检测S2ANet模型预测部署打通
- 增加量化模型Benchmark
- 增加动态图模型与静态图模型Paddle-Lite demo
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检测模型压缩：
- 发布PPYOLO系列模型压缩模型
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文档：
- 更新快速开始，预测部署等教程文档
- 新增ONNX模型导出教程
- 新增移动端部署文档
说明： 自2.0版本开始，动态图作为PaddleDetection默认版本，原dygraph目录切换为根目录，原静态图实现移动到static目录下。
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动态图模型丰富度提升：
- 发布PP-YOLOv2及PP-YOLO tiny模型，PP-YOLOv2 COCO test数据集精度达到49.5%，V100预测速度达到68.9 FPS
- 发布旋转框检测模型S2ANet
- 发布两阶段实用模型PSS-Det
- 发布人脸检测模型Blazeface
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新增基础模块：
- 新增SENet，GhostNet，Res2Net骨干网络
- 新增VisualDL训练可视化支持
- 新增单类别精度计算及PR曲线绘制功能
- YOLO系列模型支持NHWC数据格式
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预测部署：
- 发布主要模型的预测benchmark数据
- 适配TensorRT6，支持TensorRT动态尺寸输入，支持TensorRT int8量化预测
- PP-YOLO, YOLOv3, SSD, TTFNet, FCOS, Faster RCNN等7类模型在Linux、Windows、NV Jetson平台下python/cpp/TRT预测部署打通:
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检测模型压缩：
- 蒸馏：新增动态图蒸馏支持，并发布YOLOv3-MobileNetV1蒸馏模型
- 联合策略：新增动态图剪裁+蒸馏联合策略压缩方案，并发布YOLOv3-MobileNetV1的剪裁+蒸馏压缩模型
- 问题修复：修复动态图量化模型导出问题
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文档：
- 新增动态图英文文档：包含首页文档，入门使用，快速开始，模型算法、新增数据集等
- 新增动态图中英文安装文档
- 新增动态图RCNN系列和YOLO系列配置文件模板及配置项说明文档
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动态图模型丰富度提升：
- 优化RCNN模型组网及训练方式，RCNN系列模型精度提升(依赖Paddle develop或2.0.1版本)
- 新增支持SSDLite，FCOS，TTFNet，SOLOv2系列模型
- 新增行人和车辆垂类目标检测模型
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新增动态图基础模块：
- 新增MobileNetV3，HRNet骨干网络
- 优化RoIAlign计算逻辑，RCNN系列模型精度提升(依赖Paddle develop或2.0.1版本)
- 新增支持Synchronized Batch Norm
- 新增支持Modulated Deformable Convolution
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预测部署：
- 发布动态图python、C++、Serving部署解决方案及文档，支持Faster RCNN，Mask RCNN，YOLOv3，PP-YOLO，SSD，TTFNet，FCOS，SOLOv2等系列模型预测部署
- 动态图预测部署支持TensorRT模式FP32，FP16推理加速
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检测模型压缩：
- 裁剪：新增动态图裁剪支持，并发布YOLOv3-MobileNetV1裁剪模型
- 量化：新增动态图量化支持，并发布YOLOv3-MobileNetV1和YOLOv3-MobileNetV3量化模型
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文档：
- 新增动态图入门教程文档：包含安装说明，快速开始，准备数据，训练/评估/预测流程文档
- 新增动态图进阶教程文档：包含模型压缩、推理部署文档
- 新增动态图模型库文档
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动态图支持:
- 支持Faster-RCNN, Mask-RCNN, FPN, Cascade Faster/Mask RCNN, YOLOv3和SSD模型，试用版本。
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模型提升：
- 更新PP-YOLO MobileNetv3 large和small模型，精度提升，并新增裁剪和蒸馏后的模型。
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新功能：
- 支持VisualDL可视化数据预处理图片。
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Bug修复:
- 修复BlazeFace人脸关键点预测bug。
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模型丰富度提升：
- 发布SOLOv2系列模型，其中SOLOv2-Light-R50-VD-DCN-FPN 模型在单卡V100上达到 38.6 FPS，加速24% ，COCO验证集精度达到38.8%, 提升2.4绝对百分点。
- 新增Android移动端检测demo，包括SSD、YOLO系列模型，可直接扫码安装体验。
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移动端模型优化：
- 新增PACT新量化策略，YOLOv3-Mobilenetv3在COCO数据集上比普通量化相比提升0.7%。
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易用性提升及功能组件：
- 增强generate_proposal_labels算子功能，规避模型出nan风险。
- 修复deploy下python与C++预测若干问题。
- 统一COCO与VOC数据集下评估流程，支持输出单类AP和P-R曲线。
- PP-YOLO支持矩形输入图像。
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文档：
- 新增目标检测全流程教程，新增Jetson平台部署教程。
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模型丰富度提升：
- 发布PPYOLO模型，COCO数据集精度达到45.2%，单卡V100预测速度达到72.9 FPS，精度和预测速度优于YOLOv4模型。
- 新增TTFNet模型，base版本对齐竞品，COCO数据集精度达到32.9%。
- 新增HTC模型，base版本对齐竞品，COCO数据集精度达到42.2%。
- 新增BlazeFace人脸关键点检测模型，在Wider-Face数据集的Easy-Set精度达到85.2%。
- 新增ACFPN模型， COCO数据集精度达到39.6%。
- 发布服务器端通用目标检测模型（包含676类），相同策略在COCO数据集上，V100为19.5FPS时，COCO mAP可以达到49.4%。
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移动端模型优化：
- 新增SSDLite系列优化模型，包括新增GhostNet的Backbone，新增FPN组件等，精度提升0.5%-1.5%。
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易用性提升及功能组件：
- 新增GridMask, RandomErasing数据增强方法。
- 新增Matrix NMS支持。
- 新增EMA(Exponential Moving Average)训练支持。
- 新增多机训练方法，两机相对于单机平均加速比80%，多机训练支持待进一步验证。
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模型丰富度提升：
- 添加Efficientdet-D0模型，速度与精度优于竞品。
- 新增YOLOv4预测模型，精度对齐竞品；新增YOLOv4在Pascal VOC数据集上微调训练，精度达到85.5%。
- YOLOv3新增MobileNetV3骨干网络，COCO数据集精度达到31.6%。
- 添加Anchor-free模型FCOS，精度优于竞品。
- 添加Anchor-free模型CornernetSqueeze，精度优于竞品，优化模型的COCO数据集精度38.2%, +3.7%，速度较YOLOv3-Darknet53快5%。
- 添加服务器端实用目标检测模型CascadeRCNN-ResNet50vd模型，速度与精度优于竞品EfficientDet。
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移动端推出3种模型：
- SSDLite系列模型：SSDLite-Mobilenetv3 small/large模型，精度优于竞品。
- YOLOv3移动端方案: YOLOv3-MobileNetv3模型压缩后加速3.5倍，速度和精度均领先于竞品的SSDLite模型。
- RCNN移动端方案：CascadeRCNN-MobileNetv3经过系列优化, 推出输入图像分别为320x320和640x640的模型，速度与精度具有较高性价比。
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预测部署重构：
- 新增Python预测部署流程，支持RCNN，YOLO，SSD，RetinaNet，人脸系列模型，支持视频预测。
- 重构C++预测部署，提高易用性。
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易用性提升及功能组件：
- 增加AutoAugment数据增强。
- 升级检测库文档结构。
- 支持迁移学习自动进行shape匹配。
- 优化mask分支评估阶段内存占用。
- 新增模型:
- 新增基于CBResNet模型。
- 新增LibraRCNN模型。
- 进一步提升YOLOv3模型精度，基于COCO数据精度达到43.2%，相比上个版本提升1.4%。
- 新增基础模块:
- 主干网络: 新增CBResNet。
- loss模块: YOLOv3的loss支持细粒度op组合。
- 正则模块: 新增DropBlock模块。
- 功能优化和改进:
- 加速YOLOv3数据预处理，整体训练提速40%。
- 优化数据预处理逻辑，提升易用性。
- 增加人脸检测预测benchmark数据。
- 增加C++预测引擎Python API预测示例。
- 检测模型压缩 :
- 裁剪: 发布MobileNet-YOLOv3裁剪方案和模型，基于VOC数据FLOPs - 69.6%, mAP + 1.4%，基于COCO数据FLOPS-28.8%, mAP + 0.9%; 发布ResNet50vd-dcn-YOLOv3裁剪方案和模型，基于COCO数据集FLOPS - 18.4%, mAP + 0.8%。
- 蒸馏: 发布MobileNet-YOLOv3蒸馏方案和模型，基于VOC数据mAP + 2.8%，基于COCO数据mAP + 2.1%。
- 量化: 发布YOLOv3-MobileNet和BlazeFace的量化模型。
- 裁剪+蒸馏: 发布MobileNet-YOLOv3裁剪+蒸馏方案和模型，基于COCO数据FLOPS - 69.6%，基于TensorRT预测加速64.5%，mAP - 0.3 %; 发布ResNet50vd-dcn-YOLOv3裁剪+蒸馏方案和模型，基于COCO数据FLOPS - 43.7%，基于TensorRT预测加速24.0%，mAP + 0.6 %。
- 搜索: 开源BlazeFace-Nas的完成搜索方案。
- 预测部署:
- 集成 TensorRT，支持FP16、FP32、INT8量化推理加速。
- 文档:
- 增加详细的数据预处理模块介绍文档以及实现自定义数据Reader文档。
- 增加如何新增算法模型的文档。
- 文档部署到网站: https://paddledetection.readthedocs.io
- 增加Res2Net模型。
- 增加HRNet模型。
- 增加GIOU loss和DIOU loss。
- 增加CascadeClsAware RCNN模型。
- 增加CBNet，ResNet200和Non-local模型。
- 增加SoftNMS。
- 增加Open Image V5数据集和Objects365数据集模型。
- 增加增强版YOLOv3模型，精度高达41.4%。
- 增加人脸检测模型BlazeFace、Faceboxes。
- 丰富基于COCO的模型，精度高达51.9%。
- 增加Objects365 2019 Challenge上夺冠的最佳单模型之一CACascade-RCNN。
- 增加行人检测和车辆检测预训练模型。
- 支持FP16训练。
- 增加跨平台的C++推理部署方案。
- 增加模型压缩示例。
- 增加GroupNorm模型。
- 增加CascadeRCNN+Mask模型。
- 增加Modulated Deformable Convolution系列模型。
- 增加检测库中文文档
- 修复R-CNN系列模型训练同时进行评估的问题
- 新增ResNext101-vd + Mask R-CNN + FPN模型
- 新增基于VOC数据集的YOLOv3模型
- 首次发布PaddleDetection检测库和检测模型库
- 模型包括：Faster R-CNN, Mask R-CNN, Faster R-CNN+FPN, Mask R-CNN+FPN, Cascade-Faster-RCNN+FPN, RetinaNet, YOLOv3, 和SSD.