PPyolo的安装，图片及视频测试（对比yolov4）

1.安装cuda和cudnn。

2.安装paddle gpu版本。

python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==1.8.4.post107 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

3.查看是否安装好。

python
import paddle.fluid
paddle.fluid.install_check.run_check()

安装成功！

4.项目地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection

5.测试：

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.jpg

追加：

视频测试：

1.导出ppyolo模型。

python PaddleDetection/tools/export_model.py -c PaddleDetection/configs/ppyolo/ppyolo.yml -o weights=ppyolo.pdparams

生成三个文件：

2.测试视频。

python deploy/python/infer.py --model_dir=output/ppyolo --video_file=t/3.mp4 --use_gpu=True 

结论：

同一视频测试，yolov4要33ms，ppyolo要29ms，速度稍快。