本文主要是介绍[C#]winform部署PaddleDetection的yolo印章检测模型,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
【官方框架地址】
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git
【算法介绍】
PaddleDetection 是一个基于 PaddlePaddle(飞桨)深度学习框架的开源目标检测工具库。它提供了一系列先进的目标检测算法,包括但不限于 Faster R-CNN, Mask R-CNN, YOLOv3, YOLOv4, PP-YOLO 等,以及丰富的高质量预训练模型,方便用户快速进行目标检测任务。
PaddleDetection 的主要特点如下:
- 易用性:PaddleDetection 提供了简洁的 API 和友好的用户界面,使得用户可以轻松地训练和部署目标检测模型。同时,PaddleDetection 支持动态图和静态图两种训练模式,方便用户灵活选择。
- 高效性:PaddleDetection 在设计上充分考虑了性能优化,支持多卡并行训练、混合精度训练等技术,大大提高了训练速度和模型精度。同时,PaddleDetection 支持 TensorRT 推理引擎,方便用户进行模型压缩和推理加速。
- 多样性:PaddleDetection 提供了多种目标检测算法和预训练模型,覆盖了多种应用场景,满足用户不同的需求。同时,PaddleDetection 还提供了丰富的数据增强和自定义模块,方便用户进行定制化开发。
- 开放性:PaddleDetection 遵循开源共享的原则,方便用户进行二次开发和合作研究。PaddleDetection 的源代码遵循 PaddlePaddle 的编码规范和社区贡献规范,方便新用户快速上手。
PaddleDetection 的应用场景非常广泛,包括但不限于安防监控、智能驾驶、无人机、机器人等。在这些领域中,目标检测是关键技术之一,用于识别和定位图像或视频中的目标。PaddleDetection 的出现为这些领域的研究和应用提供了强大的工具支持。
例如,在安防监控领域中,PaddleDetection 可以用于人脸识别、行人检测、手势识别等任务。通过使用 PaddleDetection,用户可以快速训练出精度高、实时性强的目标检测模型,提高监控系统的智能化水平。
在智能驾驶领域中,PaddleDetection 可以用于车辆检测、车道线识别、交通标志识别等任务。通过使用 PaddleDetection,用户可以构建更加可靠和安全的自动驾驶系统。
在无人机和机器人领域中,PaddleDetection 可以用于目标跟踪、环境感知等任务。通过使用 PaddleDetection,用户可以提升无人系统和机器人系统的自主性和智能化水平。
总的来说,PaddleDetection 是一个强大而灵活的目标检测工具库,它为用户提供了丰富的算法和预训练模型,以及高效的训练和推理性能。无论是在学术研究还是在实际应用中,PaddleDetection 都将是一个非常有价值的工具。
【效果展示】
【实现部分代码】
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Diagnostics;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Windows.Forms;
using OpenCvSharp;namespace FIRC
{public partial class Form1 : Form{Mat src = new Mat();SealManager sm = new SealManager();public Form1(){InitializeComponent();}private void button1_Click(object sender, EventArgs e){OpenFileDialog openFileDialog = new OpenFileDialog();openFileDialog.Filter = "图文件(*.*)|*.jpg;*.png;*.jpeg;*.bmp";openFileDialog.RestoreDirectory = true;openFileDialog.Multiselect = false;if (openFileDialog.ShowDialog() == DialogResult.OK){src = Cv2.ImRead(openFileDialog.FileName);pictureBox1.Image = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(src);}}private void button2_Click(object sender, EventArgs e){if(pictureBox1.Image==null){return;}Stopwatch sw = new Stopwatch();sw.Start();var result = sm.Inference(src);var resultMat = sm.DrawImage(result,src);sw.Stop();this.Text = "耗时" + sw.Elapsed.TotalSeconds + "秒";pictureBox2.Image= OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(resultMat); //Mat转Bitmap}private void Form1_Load(object sender, EventArgs e){}private void btn_video_Click(object sender, EventArgs e){}}
}
【源码下载】
https://download.csdn.net/download/FL1623863129/88706359
【测试环境】
vs2019
netframework4.7.2
opencvsharp4.8.0
sdcb.paddledetection
【数据集】
采用210张数据集进行paddledetection训练,采用yolov3_darknet53_270e_coco进行训练得到推理模型进部署
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