说明安装成功了。 安装PaddleDetection 依赖环境 安装CppBuildTools,通过VisualStudio安装工具安装C++相关工具,具体勾选如下 克隆PaddleDetection仓库 1 git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git 进入Dectection,安装其他依赖 1 CD PaddleDetectionpipinstall-r requirements.txt 期间可能会报错,你需要单...
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。 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。 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...
前言本次分享将带领大家从0到1完成一个目标检测任务的模型训练评估和推理部署全流程,项目将采用以PaddleDetection为核心的飞桨深度学习框架进行开发,并总结开发过程中踩过的一些坑,希望能为有类似项目需求的同…
PaddleDetection是一个基于PaddlePaddle的目标检测端到端开发套件,在提供丰富的模型组件和测试基准的同时,注重端到端的产业落地应用,通过打造产业级特色模型|工具、建设产业应用范例等手段,帮助开发者实现数据准备、模型选型、模型训练、模型部署的全流程打通,快速进行落地应用。 主要模型效果示例如下(点击标题可快速跳转): ...
主要目的是在没有GPU的情况下,上手ppyolo的训练过程,看看paddlepaddle是不是顺手。纯代码实验。PaddleDetection在下文中简称ppdet。 1 基本环境 1.1 软件组成和版本Windows>= 7 python=3.8 paddle.__version__ 
paddle 如何测试是否可以使用GPU paddle detection,配置和训练1.文件结构2.参数列表以下列表可以通过--help查看FLAG支持脚本用途默认值备注-cALL指定配置文件None必选,例如-cconfigs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.yml-oALL设置或更改配置文件里的参数内容None
PaddleDetection是一个基于PaddlePaddle的目标检测端到端开发套件,在提供丰富的模型组件和测试基准的同时,注重端到端的产业落地应用,通过打造产业级特色模型|工具、建设产业应用范例等手段,帮助开发者实现数据准备、模型选型、模型训练、模型部署的全流程打通,快速进行落地应用。
PaddleDetection源码解析(一)---整体概述 PaddleDetection简介 PaddleDetection飞桨目标检测开发套件,旨在帮助开发者更快更好地完成检测模型的组建、训练、优化及部署等全开发流程。 PaddleDetection模块化地实现了多种主流目标检测算法,如R-CNN 系列、YOLO 系列、SSD、主流Anchor Free的物体检测算法,还提供了丰富的数据增强...
PaddleDetection 训练交通标志识别模型 一、安装 PaddleDetection 二、训练交通标志识别模型 2.1 准备数据 2.2 配置文件 2.3 训练 2.4 评估 2.5 预测 三、作业 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。 PaddleDetection 训练交通标志识别模型 一、安装 PaddleDetection ...
目标检测是机器视觉领域的核心问题之一。7 月 3 日百度 AI 开发者大会,飞桨核心框架 Paddle Fluid v1.5 宣布开源了 PaddleDetection 物体检测统一框架,用户可以非常方便、快速的搭建出各种检测框架,构建强大的各类应用。 PaddleDetection 物体检测统一框架,覆盖主流的检测算法,即具备高精度模型、也具备高速推理模型,并提...