PPYOLOE目标检测训练框架使用说明

参考博客：https://blog.csdn.net/qq_41251963/article/details/129667684

AI Studio 地址：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5756078?contributionType=1

FastDeploy 环境安装

FastDeploy GitHub地址：https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy

参考readme文件，进行快速安装。安装前提：有Python环境，最好使用Anaconda。

1. 进入 https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy#fastdeploy-quick-start-python

2. 如果机器有显卡，可以使用GPU安装，本文演示使用CPU。

3. 创建虚拟环境

conda create -n fastdeploy python=3.8

4. 激活虚拟环境

conda activate fastdeploy

5. 快速安装

1.Install FastDeploy SDK with only CPU support

pip install fastdeploy-python -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/fastdeploy.html


2. Install FastDeploy SDK with both CPU and GPU support

pip install fastdeploy-gpu-python -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/fastdeploy.html

本文使用CPU作为演示

6. 安装成功

7. 下载AI Studio平台训练的PPYOLOE模型权重

打包当前文件夹，或者进入目录直接下载到本地。下载好的文件如下图所示（4个）。

8. 使用快速测试来测试模型是否可用

detect.py

# For deployment of GPU/TensorRT, please refer to examples/vision/detection/paddledetection/python
import cv2
import fastdeploy.vision as visionim = cv2.imread("1679146167823.jpg")
model = vision.detection.PPYOLOE("part_model/model.pdmodel","part_model/model.pdiparams","part_model/infer_cfg.yml")result = model.predict(im)
print(result)vis_im = vision.vis_detection(im, result, score_threshold=0.5)
cv2.imwrite("vis_image.jpg", vis_im)

9. 执行python detect.py 即可（由于安装CPU版本，这里默认使用OPenVINO进行推理）

其他后端推理

可参考github中readme：https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/tree/develop/examples/vision/detection/paddledetection

选择ppyoloe的python 部署：

https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/examples/vision/detection/paddledetection/python/infer_ppyoloe.py

注意修改parse_arguments函数中的参数，

• --model_dir 导出模型所在路径

• --image 要预测图像的路径

• --device 使用cpu还是gpu

• --use_trt 是否使用tensorrt 推理（如果安装的是GPU环境，建议使用，推理速度更快）

import cv2
import osimport fastdeploy as fddef parse_arguments():import argparseimport astparser = argparse.ArgumentParser()parser.add_argument("--model_dir",default="part_model",help="Path of PaddleDetection model directory")parser.add_argument("--image", default='1679146167823.jpg', help="Path of test image file.")parser.add_argument("--device",type=str,default='cpu',help="Type of inference device, support 'kunlunxin', 'cpu' or 'gpu'.")parser.add_argument("--use_trt",type=ast.literal_eval,default=False,help="Wether to use tensorrt.")return parser.parse_args()def build_option(args):option = fd.RuntimeOption()if args.device.lower() == "kunlunxin":option.use_kunlunxin()if args.device.lower() == "ascend":option.use_ascend()if args.device.lower() == "gpu":option.use_gpu()if args.use_trt:option.use_trt_backend()return optionargs = parse_arguments()if args.model_dir is None:model_dir = fd.download_model(name='ppyoloe_crn_l_300e_coco')
else:model_dir = args.model_dirmodel_file = os.path.join(model_dir, "model.pdmodel")
params_file = os.path.join(model_dir, "model.pdiparams")
config_file = os.path.join(model_dir, "infer_cfg.yml")# 配置runtime，加载模型
runtime_option = build_option(args)
model = fd.vision.detection.PPYOLOE(model_file, params_file, config_file, runtime_option=runtime_option)# 预测图片检测结果
if args.image is None:image = fd.utils.get_detection_test_image()
else:image = args.image
im = cv2.imread(image)
result = model.predict(im)
print(result)# 预测结果可视化
vis_im = fd.vision.vis_detection(im, result, score_threshold=0.5)
cv2.imwrite("visualized_result.jpg", vis_im)
print("Visualized result save in ./visualized_result.jpg")

运行成功

本文简单对FastDeploy的使用进行简单的介绍，FastDeploy支持多种模型（分类，检测，语义分割，OCR等）推理。详细使用参加github仓库官方文档。

请尝试将单张图片推理更改为视频推理