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PP-YOLOE Human 检测模型

PaddleDetection团队提供了针对行人的基于PP-YOLOE的检测模型，用户可以下载模型进行使用。PP-Human中使用模型为业务数据集模型，我们同时提供CrowdHuman训练配置，可以使用开源数据进行训练。 其中整理后的COCO格式的CrowdHuman数据集下载链接，检测类别仅一类 pedestrian(1)，原始数据集下载链接。

注意:

• PP-YOLOE模型训练过程中使用8 GPUs进行混合精度训练，如果GPU卡数或者batch size发生了改变，你需要按照公式 lr_new = lr_default * (batch_size_new * GPU_number_new) / (batch_size_default * GPU_number_default) 调整学习率。
• 具体使用教程请参考ppyoloe。

YOLOv3 Human 检测模型

请参考Human_YOLOv3页面

PP-YOLOE 香烟检测模型

基于PP-YOLOE模型的香烟检测模型，是实现PP-Human中的基于检测的行为识别方案的一环，如何在PP-Human中使用该模型进行吸烟行为识别，可参考PP-Human行为识别模块。该模型检测类别仅包含香烟一类。由于数据来源限制，目前暂无法直接公开训练数据。该模型使用了小目标数据集VisDrone上的权重(参照visdrone)作为预训练模型，以提升检测效果。

模型	数据集	mAPval 0.5:0.95	mAPval 0.5	下载	配置文件
PP-YOLOE-s	CrowdHuman	42.5	77.9	下载链接	配置文件
PP-YOLOE-l	CrowdHuman	48.0	81.9	下载链接	配置文件
PP-YOLOE-s	业务数据集	53.2	-	下载链接	配置文件
PP-YOLOE-l	业务数据集	57.8	-	下载链接	配置文件
PP-YOLOE+_t-P2(320)	业务数据集	49.8	-	下载链接	配置文件
PP-YOLOE+_t-P2(416)	业务数据集	52.2	-	下载链接	配置文件

PP-HGNet 打电话识别模型

基于PP-HGNet模型实现了打电话行为识别，详细可参考PP-Human行为识别模块。该模型基于PaddleClas套件进行训练。此处提供预测模型下载：

模型	数据集	mAPval 0.5:0.95	mAPval 0.5	下载	配置文件
PP-YOLOE-s	香烟业务数据集	39.7	79.5	下载链接	配置文件

模型	数据集	Acc	下载	配置文件
PP-HGNet	业务数据集	86.85	下载链接	-

HRNet 人体关键点模型

人体关键点模型与ST-GCN模型一起完成基于骨骼点的行为识别方案。关键点模型采用HRNet模型，关于关键点模型相关详细资料可以查看关键点专栏页面KeyPoint。此处提供训练模型下载链接。

ST-GCN 骨骼点行为识别模型

人体关键点模型与ST-GCN模型一起完成基于骨骼点的行为识别方案。 ST-GCN模型基于PaddleVideo完成训练。 此处提供预测模型下载链接。

模型	数据集	APval 0.5:0.95	下载	配置文件
HRNet	业务数据集	87.1	下载链接	配置文件

PP-TSM 视频分类模型

基于PP-TSM模型完成了基于视频分类的行为识别方案。 PP-TSM模型基于PaddleVideo完成训练。 此处提供预测模型下载链接。

模型	数据集	APval 0.5:0.95	下载	配置文件
ST-GCN	业务数据集	87.1	下载链接	配置文件

模型	数据集	Acc	下载	配置文件
PP-TSM	组合开源数据集	89.06	下载链接	配置文件

PP-HGNet、PP-LCNet 属性识别模型

基于PP-HGNet、PP-LCNet 模型实现了行人属性识别，详细可参考PP-Human行为识别模块。该模型基于PaddleClas套件进行训练。此处提供预测模型下载链接.

模型	数据集	mA	下载	配置文件
PP-HGNet_small	业务数据集	95.4	下载链接	-
PP-LCNet	业务数据集	94.5	下载链接	配置文件

引用

@article{shao2018crowdhuman,
    title={CrowdHuman: A Benchmark for Detecting Human in a Crowd},
    author={Shao, Shuai and Zhao, Zijian and Li, Boxun and Xiao, Tete and Yu, Gang and Zhang, Xiangyu and Sun, Jian},
    journal={arXiv preprint arXiv:1805.00123},
    year={2018}
  }