PaddlePaddleDetection下载与安装

参考文档：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.0-beta/docs/tutorials/INSTALL_cn.md

如果您的机器安装的是CUDA9，请运行以下命令安装

python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.8.4.post97 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

参考链接：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/master/deploy/cpp/docs/linux_build.md

下载完预测库后，将PaddleDetection/deploy/cpp/scripts/build.sh前半部分修改为：

# 是否使用GPU(即是否使用 CUDA)
WITH_GPU=ON# 是否使用MKL or openblas，TX2需要设置为OFF
WITH_MKL=ON# 是否集成 TensorRT(仅WITH_GPU=ON 有效)
WITH_TENSORRT=ON# TensorRT 的include路径
TENSORRT_INC_DIR=/usr/local/include# TensorRT 的lib路径
TENSORRT_LIB_DIR=/usr/local/lib# Paddle 预测库路径
PADDLE_DIR=/home/lufeng/Documents/PaddleDetection/projects/fluid_inference/# Paddle 的预测库是否使用静态库来编译
# 使用TensorRT时，Paddle的预测库通常为动态库
WITH_STATIC_LIB=OFF# CUDA 的 lib 路径
CUDA_LIB=/usr/local/cuda/lib64# CUDNN 的 lib 路径
CUDNN_LIB=/usr/local/cuda/lib64

开始编译，执行

sh ./scripts/build.sh

遇到问题undefined reference to `paddle::AnalysisConfig::SetModel(std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits, std::allocator > const&, std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits, std::allocator > const&)'等，主要是gcc版本不一致，PaddlePaddleDetection是由gcc 4.8版本编译的，在gcc 5版本上会出现问题，需要进行降级。参考链接：http://ai.baidu.com/forum/topic/show/957217
可参考此文进行选择性升级和降级：
https://www.cnblogs.com/uestc-mm/p/7511063.html

将训练的模型导成C++预测的格式（参考链接：）：
使用模型链接：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.0-beta/docs/tutorials/GETTING_STARTED_cn.md
模型库链接，下载后，用于测试转换的模型：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.0-beta/docs/MODEL_ZOO_cn.md
转换模型链接：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.0-beta/docs/advanced_tutorials/deploy/EXPORT_MODEL.md
我下载的时efficientdet_d0模型，放入指定位置
通过执行

python tools/export_model.py -c configs/efficientdet_d0.yml --output_dir=output/inference_model -o weights=weights/efficientdet_d0.pdparams

转换结果如图：

利用导出来的模型开始检测

./build/main --model_dir=/home/lufeng/Documents/PaddleDetection/output/inference_model/efficientdet_d0 --video_path=/home/lufeng/Videos/test.mp4 --use_gpu=1

PaddlePaddleDetection使用

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