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安装说明

目录

安装PaddlePaddle

环境需求:

  • PaddlePaddle 2.0.1 或 PaddlePaddle release/2.0分支最新编译安装包
  • OS 64位操作系统
  • Python 3(3.5.1+/3.6/3.7)，64位版本
  • pip/pip3(9.0.1+)，64位版本
  • CUDA >= 9.0
  • cuDNN >= 7.6

如果需要 GPU 多卡训练，请先安装NCCL。

其他依赖安装

COCO-API:

运行需要COCO-API，安装方式如下：

# 安装pycocotools
pip install pycocotools

windows用户安装COCO-API方式：

# 若Cython未安装，请安装Cython
pip install Cython

# 由于原版cocoapi不支持windows，采用第三方实现版本，该版本仅支持Python3
pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI

PaddleDetection

克隆PaddleDetection库：

您可以通过以下命令克隆PaddleDetection：

cd <path/to/clone/PaddleDetection>
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git

也可以通过 https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection 克隆。

cd <path/to/clone/PaddleDetection>
git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection

安装PaddleDetection库:

cd PaddleDetection/dygraph
python setup.py install

预训练模型预测

使用预训练模型预测图像，快速体验模型预测效果：

# use_gpu参数设置是否使用GPU
python tools/infer.py -c configs/ppyolo/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco.yml -o use_gpu=true weights=https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/dygraph/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco.pdparams --infer_img=demo/000000014439.jpg

会在output文件夹下生成一个画有预测结果的同名图像。

结果如下图：

demo image