paddledetection专题

使用自制COCO数据集进行PaddleDetection模型训练

本次模型训练基于百度飞浆的Baseline： 19届智能车百度创意组识别 - 飞桨AI Studio星河社区 (baidu.com) 一、收集数据及数据处理用摄像头拍摄实物，这里先选用baseline中给好的数据集。创建VOC文件夹，文件夹里包含Annotations和JPEGImages两个文件夹。需要进行标注操作的图片将会放在JPEGImages文件夹里，标注生成的xml文件将会放

PaddleDetection安装文档

PaddlePaddle/PaddleDetection 配置环境安装paddlepaddle conda create -n py39_paddledet python=3.9conda activate py39_paddledetpython -m pip install paddlepaddle-gpu==2.6.1.post112 -f https://www.paddlepad

PaddleDetection算法分析(12)

2021SC@SDUSC 接下来分析PaddleDetection的竞赛冠军模型 CascadeCA RCNN是百度视觉技术部在Google AI Open Images 2019-Object Detction比赛中的最佳单模型，该单模型助力团队在500多参数队伍中取得第二名。Open Images Dataset V5(OIDV5)包含500个类别、173W训练图像和超过1400W个标注边

PaddleDetection算法分析(10)

2021SC@SDUSC 接上文数据增强相关，接下来分析算法的yolov4 2 特征增强相关 2.1 DropBlock 论文题目：DropBlock: A regularization method for convolutional networks 论文地址 github 由于dropBlock其实是dropout在卷积层上的推广，故很有必须先说明下dropout操作。 dro

PaddleDetection算法分析(8)

2021SC@SDUSC 接上文继续torchvision Faster-RCNN ResNet-50 FPN的分析 FPN FPN，即Feature Pyramid Networks，是一种多尺寸，金字塔结构深度学习网络，使用了FPN的Faster-RCNN，其测试结果超过大部分single-model，包括COCO 2016年挑战的获胜模型。其优势是对小尺寸对象的检测。 FPN代

PaddleDetection算法分析(6)

2021SC@SDUSC 数据集为IMDB 电影影评，总共有三个数据文件，在/data/rawData目录下，包括unlabeledTrainData.tsv，labeledTrainData.tsv，testData.tsv。在进行文本分类时需要有标签的数据（labeledTrainData），数据预处理如文本分类实战（一）—— word2vec预训练词向量中一样，预处理后的文件为/data/

PaddleDetection算法分析(5)

2021SC@SDUSC 接下来分析SOTA Anchor Free算法：简要介绍: PaddleDetection2.0更新后的招牌模型算法之一 PAFNet（Paddle Anchor Free）& PAFNet-Lite 相较于SSD、RCNN等系列各种Anchor-Based算法，Anchor-Free算法拥有更少的超参、更易配置、对多尺度目标检测效果更好等优点，但也存在检测结

PaddleDetection算法分析（4）

2021SC@SDUSC 接上篇 run yolo_video.pydef detect_img(yolo):while True:img = input('Input image filename:') #输入一张图片try:image = Image.open(img)except:print('Open Error! Try again!')continueelse:r_image

PaddleDetection算法分析（3）

2021SC@SDUSC YOLOv3的目标检测源代码，核心的函数包括： detect_image() generate() yolo_eval() yolo_model() yolo_boxes_and_scores() yolo_head() yolo_correct_boxes() 等 1.算法代码 yolo.py class YOLO(object):_def

PaddleDetection算法分析（2）

2021SC@SDUSC 特色垂类模型有两个模型一个是车辆检测一个是行人检测查看源代码是痛苦的事因此只看他的关键算法基于Dacknet53的YOLOv3算法 darknet53一共53层卷积，除去最后一个FC（全连接层，实际上是通过1x1卷积实现的）总共52个卷积用于当做主体网络。首先分析darknet53的网络结构这52个卷积层是这样组成的：首先是1个32个过滤器的卷

第五十七回三山聚义打青州众虎同心归水泊-飞桨目标检测套件PaddleDetection初探

杨志说，要打青州，需要大队人马，请孔亮亲自星夜去梁山泊请宋江，咱们大伙再集中起来，一起打青州。于是孔亮就去找宋江，把叔叔孔宾和哥哥孔明被抓的事情讲给宋江听，宋江将这事再告知各位头领。晁盖准备自己带兵下山，宋江说哥哥是山寨之主，不可轻动。于是还是宋江带队。宋江到了青州，与武松、鲁智深、杨志、李忠、周通、施恩、曹正等人相见。吴用和宋江制定了计策。一天，呼延灼收到报信说城北门外土坡上，有三个人骑

PaddleDetection学习5——使用Paddle-Lite在 Android 上实现实时的人脸检测（C++）

使用Paddle-Lite在 Android 上实现实时的人脸检测 1 环境准备2. 部署步骤2.1 下载Paddle-Lite-Demo2.2 运行face_detection_demo项目 3 使用Opencv对后处理进行优化4 开启手机摄像头进行人脸检测 1 环境准备参考前一篇在 Android 上使用Paddle-Lite实现实时的目标检测功能 2. 部署步骤 2.

PaddleDetection学习4——使用Paddle-Lite和OpencCV在 Android 上实现实时的人脸检测（java）

使用Paddle-Lite在 Android 上实现人脸检测 1 环境准备2. 部署步骤2.1 下载PaddleLite-android-demo2.2 运行face_detection_demo项目 3 导入OpenCV进行优化3.1 Android Studio配置OpenCV3.2 预处理代码3.3 后处理代码3.4 优化结果 1 环境准备参考前一篇在 Android

基于PaddleDetection的品牌logo目标相似度检测

0. 背景介绍在现如今的时代，对于logo的设计是每一家商店的独家标志，但是这些标志有时候只要稍作修改人们往往都不易察觉。这时我们可以通过使用相似度检测捕捉logo的特征从而判断自家商店的logo是否被侵犯了知识产权。通过这个项目我们可以及时对近似商标提出异议以免对自身品牌造成不良影响。 1. 数据集介绍我们的项目使用的是商品logo数据集，其中有50类商品，训练集中有3500张图片

PaddleDetection学习3——使用Paddle-Lite在 Android 上部署PicoDet模型（fp16）

使用Paddle-Lite在 Android 上运行PicoDet模型（fp16） 1. 环境准备2. 部署步骤2.1 下载Paddle-Lite-Demo2.2 打开 picodet_detection_demo项目2.2.1 修改build.gradle，配置国内镜像仓库2.2.2 NDK 配置错误问题2.2.3 gradle.properties文件配置2.2.4 NDK版本选择 2.

全流程机器视觉工程开发（一）环境准备，paddledetection和labelme

前言我现在在准备做一个全流程的机器视觉的工程，之前做了很多理论相关的工作。大概理解了机器视觉的原理，然后大概了解了一下，我发现现在的库其实已经很发展了，完全不需要用到非常多的理论，只需要知道开发过程就可以了，甚至paddlex已经直接有了傻瓜式模型训练的软件，所以我现在准备来做一个全流程机器视觉工程开发，不涉及过多理论。准备现在准备一下机器视觉工程的前情提要。我准备使用paddle

C# PaddleDetection 证件分类驾驶证、行驶证、身份证分类

目录项目效果代码项目 VS2022+.net4.8+OpenCvSharp4+Sdcb.PaddleDetection 效果代码 using OpenCvSharp; using OpenCvSharp.Extensions; using Sdcb.PaddleDetection; using Sdcb.PaddleInference; using System;

[C#]winform部署PaddleDetection的yolo印章检测模型

【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

使用paddledetection的记录

首先在这里使用的是是paddle--detection2.7的版本。成功进行训练目录：目录数据集准备配置文件的修改使用的是BML的平台工具： !python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.5 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple --user%cd /home/ai

PaddleDetection训练目标检测模型

PaddleDetection训练目标检测模型一，安装标注软件二，数据标注和清洗三，安装PaddleDetection环境四，修改配置文件，本文选择的是 PP-PicoDet算法五，训练模型六，训练完成之后导出模型七，模型预测八，半自动标注：九，移动端部署流程：标注-训练-预测-标注-训练一，安装标注软件标注文件保存为voc格式 1，labelimg的安装(pyt

PaddleDetection使用问题01_COCODataSet_object_has_no_attribute

1 问题 Traceback (most recent call last):File "tools/infer.py", line 177, in <module>main()File "tools/infer.py", line 173, in mainrun(FLAGS, cfg)File "tools/infer.py", line 134, in runsave_txt=FLAGS.s

PaddleDetection算法分析(5)

2021SC@SDUSC 接下来分析SOTA Anchor Free算法：简要介绍: PaddleDetection2.0更新后的招牌模型算法之一 PAFNet（Paddle Anchor Free）& PAFNet-Lite 相较于SSD、RCNN等系列各种Anchor-Based算法，Anchor-Free算法拥有更少的超参、更易配置、对多尺度目标检测效果更好等优点，但也存在检测结

AIStudio PaddleDetection Picodet 增量训练自己数据

1 拷贝PaddleDetection https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection.git 2 安装依赖 pip install -r requirements.txt 3 Vott制作自己的数据，导出VOC格式 4 修改配置文件 configs/picodet/picodet_s_320_coco_lcnet.yml _