v2.2.0

• 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

• 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

• 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

• 文档：

  • Windows预测部署文档新增TensorRT版本说明
  • FAQ文档更新发布

• 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