PaddlePaddle/PaddleDetection

配置环境

安装paddlepaddle

conda create -n py39_paddledet python=3.9conda activate py39_paddledetpython -m pip install paddlepaddle-gpu==2.6.1.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html

验证是否安装成功

# 在您的Python解释器中确认PaddlePaddle安装成功
import paddle
paddle.utils.run_check()

# 确认PaddlePaddle版本
python -c "import paddle; print(paddle.__version__)"
# 2.6.1

安装paddledet

# 克隆PaddleDetection仓库
# cd <path/to/clone/PaddleDetection>
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git# 安装其他依赖
cd PaddleDetection
pip install -r requirements.txt# 编译安装paddledet
python setup.py install

python ppdet/modeling/tests/test_architectures.py
# Ran 7 tests in 2.946s
# 
# OK

快速体验

# 在GPU上预测一张图片
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python tools/infer.py -c configs/ppyolo/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco.yml -o use_gpu=true weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco.pdparams --infer_img=demo/000000014439.jpg

使用ppyolo训练coco

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 #windows和Mac下不需要执行该命令
python tools/train.py -c configs/ppyolo/ppyolo_mbv3_small_coco.yml--use_vdl=true \--vdl_log_dir=vdl_dir/scalar \