PaddleDetection常用操作整理

常用安装指令(paddle 2.0版本)

# 安装paddle-gpu
pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

# 安装Visual-DL
pip install visualdl -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

数据集转换

VOC格式数据集转COCO格式数据集

官方文档

• dataset_type：需要转换的数据格式，当前数据集是voc格式时，指定’voc‘即可。
• voc_anno_dir：VOC数据转换为COCO数据集时的voc数据集标注文件路径。
• voc_anno_list：VOC数据转换为COCO数据集时的标注列表文件，文件中是文件名前缀列表，一般是ImageSets/Main下trainval.txt和test.txt文件。
• voc_label_list：VOC数据转换为COCO数据集时的类别列表文件，文件中每一行表示一种物体类别。
• voc_out_name：VOC数据转换为COCO数据集时的输出的COCO数据集格式json文件名。

python tools/x2coco.py 
        --dataset_type voc 
        --voc_anno_dir dataset\set_name\train 
        --voc_anno_list dataset\set_name\ImageSets\Main\trainval.txt 
        --voc_label_list dataset\set_name\label_list.txt 
        --voc_out_name voc_train.json

训练与测试

官方文档

模型训练

• 一边训练一边评估
• 使用GPU
• 使用VisualDL显示loss曲线

python tools/train.py -c configs\ppyolo\ppyolo_2x.yml --eval -o use_gpu=true --use_vdl=True --vdl_log_dir=vdl_dir\scalar

开启VisualDL

# 打开visualdl
visualdl --logdir vdl_dir\scalar\ --host 127.0.0.1 --port 60005

从某个训练节点恢复训练

最后的1代表训练1轮后生成的权重文件

python .\tools\train.py -c .\configs\yolov3\yolov3_mobilenet_v3_large_270e_coco.yml --eval -o use_gpu=true -r .\output\yolov3_mobilene
t_v3_large_270e_coco\1

数据预测

# 多图预测
python tools/infer.py -c configs\ppyolo\ppyolo_2x.yml --infer_dir=dataset\set_name\test

# 单图预测
python tools/infer.py -c configs\ppyolo\ppyolo_2x.yml --infer_img=dataset\set_name\test\test.jpg

yolo anchor提取

参数	作用
-n	anchor的cluster，代表anchor有多少种
-s	输入图像的尺寸，输入宽和高，只输入一个数值时代表宽高一致
-m	输入v2或者v5，代表yolo版本的anchor类型
-i	iteration，迭代次数

python tools/anchor_cluster.py -c configs/ppyolo/ppyolo_tiny_650e_coco.yml -n 9 -s 320 -m v2 -i 1000