PaddleDetection使用教程

PaddleDetection 使用教程 PaddleDetection 是一个基于 PaddlePaddle 框架的目标检测库，提供了多种检测算法和模型。下面是一个使用 PaddleDetection 的教程，包括配置训练集文件、修改配置文件、训练模型和使用训练集。 一、配置训练集文件 配置训练集文件需要创建对应的文件夹和文件，包括： * 在 PaddleDetection 文件夹下的 dataset 中创建 my_data 文件夹 * 在 my_data 文件夹中创建 Annotations 文件夹，用于存放标注后的 xml 文件 * 在 my_data 文件夹中创建 JPEGImages 文件夹，用于存放照片 * 在 my_data 文件夹中创建 label_list.txt 文件，用于存放照片分类的种类 * 使用 create_data_list.py 生成 trainval.txt 和 test.txt 文件 create_data_list.py 文件用于生成数据列表，包括 shuffle_data 函数用于打乱数据和 create 函数用于生成图像列表。 二、修改配置文件 需要修改两个配置文件：voc.yml 和 yolov3_reader.yml。 * voc.yml 文件用于配置数据集信息，需要修改路径和分类种类数量 * yolov3_reader.yml 文件用于配置模型信息，需要修改 batch_size 的数量 三、开始训练 1. 进入搭好的环境及文件夹 2. 在终端中输入 python tools/train.py -c configs/yolov3/yolov3_mobilenet_v1_270e_voc.yml 训练结束后，会生成 model_final.pdparams 文件。 四、使用训练集 1. 将要分类的照片存放在 paddledetection/demo 中 2. 输 入 python tools/infer.py -c configs/yolov3/yolov3_mobilenet_v1_270e_voc.yml -o weights=output/yolov3_mobilenet_v1_270e_voc/model_final.pdparams --infer_dir=demo 结束后可在 output 中找到已分类的照片。 PaddleDetection 提供了一个灵活的目标检测框架，可以根据需要进行配置和修改，使其适应不同场景的需求。本教程提供了一个基本的使用流程，包括配置训练集文件、修改配置文件、训练模型和使用训练集。