# yolov3-vehicle-detection-paddle
我的博客地址：https://blog.csdn.net/weixin_44936889
vehicle-detection based on yolov3（基于paddle的YOLOv3车辆检测和车辆类型识别）
今天我们使用 Paddle 开源的两个工具：PaddleDetection 和 X2Paddle 来进行一个车辆检测和类型识别的小demo~
源码地址：[https://github.com/Sharpiless/yolov3-vehicle-detection-paddle](https://github.com/Sharpiless/yolov3-vehicle-detection-paddle)
最终的检测效果如图：
# 一. PaddleDetection 简介：
源码地址：[https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection)
官方文档：[https://paddledetection.readthedocs.io/](https://paddledetection.readthedocs.io/)
PaddleDetection 创立的目的是为工业界和学术界提供丰富、易用的目标检测模型。不仅性能优越、易于部署，而且能够灵活的满足算法研究的需求。
简而言之就是，该工具使用百度开源的 Paddle 框架，集成了多种图像识别和目标检测框架，并且提供了相应的训练、推理和部署工具，使得用户可以自己 DIY 数据集和模型细节，实现深度学习落地应用的快速部署。
特点：
1. 易部署：PaddleDetection的模型中使用的核心算子均通过C++或CUDA实现，同时基于PaddlePaddle的高性能推理引擎可以方便地部署在多种硬件平台上。
2. 高灵活度：PaddleDetection通过模块化设计来解耦各个组件，基于配置文件可以轻松地搭建各种检测模型。
3. 高性能：基于PaddlePaddle框架的高性能内核，在模型训练速度、显存占用上有一定的优势。例如，YOLOv3的训练速度快于其他框架，在Tesla V100 16GB环境下，Mask-RCNN(ResNet50)可以单卡Batch Size可以达到4 (甚至到5)。
支持的主流模型包括：
并且支持多种拓展特性：
该工具使得开发者只需修改相应的 yml 格式参数文件，即可一键 DIY 并训练自己的模型：
# 二. 配置环境并安装 Paddle：
(本机配置：1050Ti，CUDA10.0）
安装 anaconda：
创建 python 环境：
```bash
conda create -n paddle_env python=3.6
```
激活环境：
```bash
conda activate paddle_env
```
使用清华源安装依赖库（如opencv-python，matplotlib,Cython等）：
```bash
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -U 库名 --default-time=1000 --user
```
安装 paddlepaddle：
```bash
python -m pip install paddlepaddle-gpu
```
清华源安装也可以：
进入 python 环境并测试：
```bash
python
```
```bash
>>> import paddle.fluid as fluid
>>> fluid.install_check.run_check()
```
安装成功~
# 三. 安装 PaddleDetetion：
新建一个文件夹，在该目录激活环境：
克隆 PaddleDetection 模型库：
```bash
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git
```
再次安装依赖库：
```bash
pip install -r requirements.txt
```
指定当前 Python 路径然后测试：
```bash
set PYTHONPATH=%PYTHONPATH%;.
```
```bash
python ppdet/modeling/tests/test_architectures.py
```
安装成功~
# 四. 调试 YOLOv3 代码：
安装 cocotools：
```bash
pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI
```
下载模型的权重文件，地址：[https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/rele
基于yolov3的车辆检测（基于paddle的YOLOv3车辆检测和类型识别）.zip （585个子文件） 
yolo_output.0.conv.bias 156B yolo_output.1.conv.bias 156B yolo_output.2.conv.bias 156B
car.jpg 29KB README.md 47KB stage.4.2.1.bn.mean 4KB stage.4.3.1.bn.mean 4KB yolo_block.0.1.1.bn.mean 4KB yolo_block.0.tip.bn.mean 4KB stage.4.0.1.bn.mean 4KB stage.3.downsample.bn.mean 4KB yolo_block.0.0.1.bn.mean 4KB stage.4.1.1.bn.mean 4KB stage.3.3.1.bn.mean 2KB stage.4.1.0.bn.mean 2KB stage.4.3.0.bn.mean 2KB stage.3.7.1.bn.mean 2KB stage.2.downsample.bn.mean 2KB stage.3.6.1.bn.mean 2KB yolo_block.0.2.bn.mean 2KB stage.4.2.0.bn.mean 2KB stage.3.5.1.bn.mean 2KB stage.4.0.0.bn.mean 2KB yolo_block.1.0.1.bn.mean 2KB stage.3.4.1.bn.mean 2KB stage.3.0.1.bn.mean 2KB stage.3.1.1.bn.mean 2KB stage.3.2.1.bn.mean 2KB yolo_block.1.tip.bn.mean 2KB yolo_block.0.0.0.bn.mean 2KB yolo_block.0.1.0.bn.mean 2KB yolo_block.1.1.1.bn.mean 2KB stage.2.4.1.bn.mean 1KB stage.2.6.1.bn.mean 1KB yolo_block.1.0.0.bn.mean 1KB yolo_block.1.1.0.bn.mean 1KB stage.2.3.1.bn.mean 1KB stage.3.2.0.bn.mean 1KB stage.3.4.0.bn.mean 1KB yolo_transition.0.bn.mean 1KB stage.1.downsample.bn.mean 1KB stage.3.1.0.bn.mean 1KB yolo_block.2.1.1.bn.mean 1KB stage.3.0.0.bn.mean 1KB stage.3.6.0.bn.mean 1KB stage.2.7.1.bn.mean 1KB yolo_block.2.0.1.bn.mean 1KB stage.3.3.0.bn.mean 1KB stage.2.2.1.bn.mean 1KB stage.2.1.1.bn.mean 1KB yolo_block.1.2.bn.mean 1KB stage.2.5.1.bn.mean 1KB yolo_block.2.tip.bn.mean 1KB stage.3.5.0.bn.mean 1KB stage.3.7.0.bn.mean 1KB stage.2.0.1.bn.mean 1KB yolo_block.2.2.bn.mean 537B stage.1.0.1.bn.mean 537B stage.2.4.0.bn.mean 537B yolo_transition.1.bn.mean 537B stage.2.3.0.bn.mean 537B stage.2.0.0.bn.mean 537B stage.2.2.0.bn.mean 537B stage.0.downsample.bn.mean 537B stage.2.7.0.bn.mean 537B yolo_block.2.1.0.bn.mean 537B stage.2.6.0.bn.mean 537B stage.2.5.0.bn.mean 537B stage.1.1.1.bn.mean 537B yolo_block.2.0.0.bn.mean 537B stage.2.1.0.bn.mean 537B stage.0.0.1.bn.mean 280B stage.1.0.0.bn.mean 280B stage.1.1.0.bn.mean 280B yolo_input.downsample.bn.mean 280B stage.0.0.0.bn.mean 152B yolo_input.bn.mean 152B yolo_block.0.tip.bn.offset 4KB stage.4.1.1.bn.offset 4KB stage.4.2.1.bn.offset 4KB stage.4.3.1.bn.offset 4KB stage.4.0.1.bn.offset 4KB yolo_block.0.1.1.bn.offset 4KB yolo_block.0.0.1.bn.offset 4KB stage.3.downsample.bn.offset 4KB stage.3.3.1.bn.offset 2KB stage.3.0.1.bn.offset 2KB yolo_block.0.2.bn.offset 2KB stage.3.5.1.bn.offset 2KB stage.4.3.0.bn.offset 2KB yolo_block.1.tip.bn.offset 2KB stage.4.0.0.bn.offset 2KB yolo_block.1.1.1.bn.offset 2KB stage.2.downsample.bn.offset 2KB yolo_block.1.0.1.bn.offset 2KB stage.3.6.1.bn.offset 2KB stage.3.4.1.bn.offset 2KB stage.4.1.0.bn.offset 2KB stage.3.7.1.bn.offset 2KB stage.3.1.1.bn.offset 2KB共 585 条
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