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口罩检测——环境准备(1)

文章目录

  • 前言
  • 一、工具及环境要求
    • 工具
    • 本地环境要求
  • 二、工具介绍
      • 1.labelimg
      • 2.AI Studio
      • 3.YOLO2COCO
      • 4.PaddleUtils
      • 5.paddleyolo
  • 三、库的安装
  • 总结

前言

  小编之前做过一期《OpenVINO-yolov5推理》，点开博客自动播放视频甚至有点吵，想过删掉，但是想到创作不易，忍一忍也就算了。除此之外，也有小伙伴私信这玩意儿有啥用？今天就推出一期基于OpenVINO的ppyoloe口罩检测，注意课程是连续的哦。

一、工具及环境要求

工具

  • labelimg
  • AI Studio
  • YOLO2COCO
  • PaddleUtils
  • paddleyolo

本地环境要求

  • openvino==2022.2.0
  • paddle2onnx==1.0.5
  • paddlepaddle==2.4.2
  • opencv-python==4.2.0.32
  • onnx==1.11.0
  • tensorflow==2.9.1

二、工具介绍

1.labelimg

  labelimg是一个有图形界面的图像标注工具，用来给数据打标签。

  安装工具之前需要建立python虚拟环境，虚拟环境建立请移步至《Python安装及虚拟环境建立》教程。

workon 环境 激活环境
pip install labelimg 安装labelimg

口罩检测——环境准备(1)_第1张图片

2.AI Studio

  AI Studio是基于百度深度学习平台飞桨的人工智能学习与实训社区，提供在线编程环境、免费GPU 算力、海量开源算法和开放数据，帮助开发者快速创建和部署模。初次使用的小伙伴记得注册之后完成新手礼包获取算力卡。

口罩检测——环境准备(1)_第2张图片

  完成任务过后，你也可以拥有和小编一样多的GPU使用时间。

口罩检测——环境准备(1)_第3张图片

3.YOLO2COCO

  因为小编拿到的数据集是yolo格式的，所以需要借助这个工具把YOLO格式的标签数据转成COCO格式数据集。

4.PaddleUtils

  这是一个paddlepaddle模型减支工具，我们需要把训练得到的ppyoloe口罩检测模型进行裁剪。

5.paddleyolo

  paddleyolo里面有很多目标检测算法，其中包括ppyoloe这个算法，使用的时候只需要配置一些文件就可以训练我们的模型了，非常方便。因为训练模型需要GPU，所以需要在AI Studio里面使用paddleyolo。

三、库的安装

  openvino的安装比较特别。

pip install openvino-dev[onnx,tensorflow]==2022.2.0

  其他的都pip install 库名==版本，如果安装很慢，可以加一个镜像比如：

pip install paddle2onnx==1.0.5 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

总结

  搓搓手，Are you ready?

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