Win10下飞桨PaddlePaddle、Git & PaddleDetection安装教程
Win10下飞桨PaddlePaddle、Git & PaddleDetection安装教程
前言
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，提供了丰富的数据增强策略、网络模块组件（如骨干网络）、损失函数等，并集成了模型压缩和跨平台高性能部署能力。
经过长时间产业实践打磨，PaddleDetection已拥有顺畅、卓越的使用体验，被工业质检、遥感图像检测、无人巡检、新零售、互联网、科研等十多个行业的开发者广泛应用。
PaddleDetection模块化地实现了多种主流目标检测算法，提供了丰富的数据增强策略、网络模块组件（如骨干网络）、损失函数等，并集成了模型压缩和跨平台高性能部署能力。
感兴趣的小伙伴可以尝试尝试哦～
于此同时，飞桨也正在进行着目标检测的课程，如果你也有兴趣一起学习，一起来AI Studio吧～
GitHub上PaddleDetection官方链接：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection
课程链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/1617
本文章B站视频教程链接：https://www.bilibili.com/video/BV1Lk4y1171x/
1 PaddlePaddle安装
参考文档
https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick
1.1 安装
打开终端(CMD或者PowerShell)，输入以下命令安装paddlepaddle，其中“-i https://mirror.baidu.com/pypi/simple”是指定从百度官方镜像源安装(推荐使用此镜像源，以确保使用的是最新的版本)
1）GPU版本
python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.8.4.post107 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
2）CPU版本
python -m pip install paddlepaddle==1.8.4 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
此处需要根据你的实际情况安装对应的版本，如需安装GPU版本，需要先安装好CUDA环境，可参考我之前的视频进行安装配置。
1.2 验证
1）在终端中输入python以进入交互模式
2）在交互模式中依次输入import paddle.fluid和paddle.fluid.install_check.run_check()
如果出现Your Paddle Fluid is installed successfully! Let's start deep learning with Paddle Fluid now即表示安装成功
2 Git安装
2.1 下载Git安装包
https://github.com/git-for-windows/git/releases/download/v2.28.0.windows.1/Git-2.28.0-64-bit.exe
我已经下载好了，下面我就演示如何安装
2.2 安装
右键→以管理员方式运行→默认安装即可(当然也可根据自己的需求进行设置)
之所以要安装Git，是因为接下来要用到
3 PaddleDetection安装
参考文档
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/0.4/docs/tutorials/INSTALL_cn.md
3.1 其他依赖安装
# 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://gitee.com/KevinPang180_admin/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI
Git安装好之后，要重新打开终端，才能正常使用
Tip:
-
Linux 用户安装pycocotools时可直接用pip安装
pip install pycocotools -
Windows用户在安装cocoapi时需要注意，必须提前安装好Visual C ++ 2015，如您根据我之前的视频安装好了Visual Studio 2019社区版，那就可以跳过此步骤，如您的电脑上没有Visual C ++ 2015可通过此链接下载安装
https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=691126
3.2 克隆PaddleDetection
1）打开你用于克隆PaddleDetection的文件夹，进入终端并输入以下命令
我这里就直接放在下载文件夹先
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git
如上述地址因网络原因无法克隆，可尝试以下地址：
git clone https://gitee.com/KevinPang180_admin/PaddleDetection.git
git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection.git
可以看到，执行命令之后，下载目录出现了一个PaddleDetection文件夹，大小约为100M
3.3 安装Python依赖库
进入克隆好的PaddleDetection文件夹，在此处的终端输入pip install -r requirements.txt以安装依赖库
如果出现这种情况就是下载失败，直接重试即可，这样，会继续完成未下载的任务当这些依赖包都下载完成之后，会自动安装。
3.4 验证安装
在此终端中输入以下命令来检查安装是否成功
python ppdet/modeling/tests/test_architectures.py
如出现类似下面的信息，则表示安装成功
..........
----------------------------------------------------------------------
Ran 12 tests in 2.480s
OK (skipped=2)
4 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：
python tools/infer.py -c configs/ppyolo/ppyolo.yml -o use_gpu=true weights=https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/ppyolo.pdparams --infer_img=demo/000000014439_640x640.jpg
上述命令执行结束后，会在output文件夹下生成一个画有预测结果的同名图像