【源码】基于PaddlePaddle框架的目标检测开发套件

项目简介

PaddleDetection 是飞桨（PaddlePaddle）推出的端到端目标检测开发套件，可助力开发者高效完成检测模型的训练、精度速度优化到部署全流程。该套件提供丰富模块，集成模型压缩和跨平台高性能部署能力，已在工业质检、遥感图像检测、无人巡检等多领域成功落地。

项目的主要特性和功能

1. 丰富的模型库：超 100 个预训练模型，覆盖目标检测、实例分割、人脸检测等任务，支持多种数据集竞赛冠军方案，适用于云端和边缘端设备。
2. 高性能推理：核心算子用 C++ 或 CUDA 实现，基于 PaddlePaddle 高性能推理引擎，便于在多种硬件平台部署。
3. 模块化设计：通过模块化解耦组件，基于配置文件可轻松搭建检测模型，灵活度高。
4. 高性能训练：基于 PaddlePaddle 高性能内核，在训练速度和显存占用上有优势，如 YOLOv3 训练速度快，Mask - RCNN 在特定环境下单卡 Batch Size 可达 4 甚至 5。
5. 支持多种模型结构：包括 Faster R - CNN、Mask R - CNN、YOLOv3 等，支持多种骨干网络。
6. 扩展特性：支持 Synchronized Batch Norm、Group Norm 等高级特性。
7. 模型压缩与部署：提供模型压缩工具和跨平台部署支持。

安装使用步骤

环境准备

• 确保安装 Python 3.6 或更高版本。
• 安装 PaddlePaddle 1.7 及以上版本或适当的 develop 版本，使用命令： bash pip install paddlepaddle-gpu

复制项目

bash cd PaddleDetection

安装依赖

bash pip install -r requirements.txt

配置模型

根据需要选择或配置目标检测模型，修改配置文件（如 configs/xxx.yml）。

训练模型

使用提供的训练脚本进行模型训练： bash python tools/train.py -c configs/xxx.yml

评估模型

使用提供的评估工具对训练好的模型进行评估： bash python tools/eval.py -c configs/xxx.yml -o weights=output/xxx/model_final

推理

• 将训练好的模型导出为静态图模型： bash python tools/export_model.py -c configs/xxx.yml --output_dir=./inference_model
• 使用推理工具对图像进行目标检测： bash python deploy/python/infer.py --model_dir=./inference_model --image_file=./demo/xxx.jpg

数据转换和评估

根据需要，使用提供的工具进行数据格式转换和评估。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】