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-# PaddleDetection模型部署
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+# 🆕 🆕 🆕 全新更新！
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-我们升级了PaddleX对PaddleDetection部署支持的代码，现在部署PaddleDetection模型，可使用FastDeploy快速部署（支持Python/C++/Android，以及Serving服务化部署)
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+**强烈推荐!** 我们升级了PaddleX对PaddleDetection部署支持的代码，现在部署PaddleDetection模型，可使用FastDeploy快速部署（支持Python/C++/Android，以及Serving服务化部署)
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- [FastDeploy部署PaddleDetection模型](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/tree/develop/examples/vision/detection/paddledetection)
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+# PaddleDetection模型部署
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当前支持PaddleDetection release/0.5和release/2.1分支导出的模型进行部署（仅支持FasterRCNN/MaskRCNN/PPYOLO/PPYOLOv2/YOLOv3)。PaddleDetection相关详细文档可以查看[官网文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.1)。
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下面主要以YoloV3为例，讲解从模型导出到部署的整个流程。
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Jason