PaddleDetection v2.9.0

🆕 新增模型

• RT-DETRv3：新增 RT-DETRv3 目标检测模型，支持 checkpoint recompute 机制以降低训练显存占用，V100×4 精度达 47.5 mAP（#9376）
• DEIM：新增 DEIM 系列模型，包含 DFINE-HGNetv2（N/S/M/L/X）和 RTDETRv2（R18/R34/R50/R50m/R101）共 11 个规模，所有模型精度与官方论文对齐（#9381）
• PP-DocLayoutV3：新增文档版面分析模型，支持文档布局检测与阅读顺序预测（#9473）

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✨ 新功能

• FariMOT：新增评估功能支持（#9329）
• 模型导出格式：推理模型默认保存为 JSON 格式（#9352）

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🖥️ 硬件平台适配

• CUDA 13：适配 CUDA 13 新目录结构，修复编译时头文件搜索路径问题（#9432）
• 天数智芯（Iluvatar）GPU：新增全链路支持，覆盖训练、评估、推理及 MOT 全流程（#9472）
• 燧原 GCU：更新 GCU 平台相关配置（#9327）
• 昇腾 NPU：修复 DETR 模型在 NPU 上的训练异常（#9338）

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🐛 Bug 修复

• RTDETRv2 导出：修复 Windows + GPU 环境下导出模型时的非法维度报错（#9305）
• 高性能推理（HPI）：修复 im_shape 处理错误及 batch size 配置问题（#9303、#9318、#9321）
• 模型导出稳定性：修复多个模型导出时的序列化报错及浅拷贝问题（#9365、#9375、#9379）
• Mask R-DETR：修复动图与静态图在 inplace 操作上的行为不一致问题（#9330）
• 数据预处理：修复 RandomSizeCrop 对零尺寸标注框的数据类型处理错误（#9353）
• Mosaic 增强：修复 centered_affine=False 下数据增强行为异常（#9394）