1 PaddleDetection介绍
2 模型训练/评估/预测
- infer.py —— 模型预测
3 模型配置文件说明——model.yml
3 运行分析
- 3.1 图像预测
4 代码说明
- 4.1 tools/infer.py
- - 4.1.1 路径预设代码
- 4.2 utils/post_process.py
- - 4.2.1 corner_post_process()
  - - 代码说明：
5 模型介绍
- CBResNet200-vd-FPN-Nonlocal——“PaddleDetection的最强模型”

1 PaddleDetection介绍

PaddleDetection是由百度推出的目标检测开源模型库；

2 模型训练/评估/预测

infer.py —— 模型预测

# 预测
python tools/infer.py -c configs/faster_rcnn_r50_1x.yml --infer_img=demo/000000570688.jpg

3 模型配置文件说明——model.yml

在PaddleDetection使用model.yml来配置模型的结构；
模型参数：

PostProcess：后处理操作，（仅用于“CornerNet”模型）

3 运行分析

3.1 图像预测

我们可以使用如下的命令来预测图像中的物体目标

# 用PP-YOLO算法在COCO数据集上预训练模型预测一张图片
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

（demo/000000014439.jpg已经内置在PaddleDetection的repo文件夹中）

4 代码说明

4.1 tools/infer.py

用于进行图像的预测

4.1.1 路径预设代码

import os, sys
# add python path of PadleDetection to sys.path
parent_path = os.path.abspath(os.path.join(__file__, *(['..'] * 2)))
if parent_path not in sys.path:sys.path.append(parent_path)# 使用sys.path.append添加环境变量，在脚本执行完成之后则会失效

4.2 utils/post_process.py

用于目标检测的后处理；

4.2.1 corner_post_process()

用于CornerNet的后处理函数；
参数：

results:
dict{‘bbox’, ‘im_id’}，检测结果；其中字典中的属性含义如下：
- bbox: 检测框信息，包含类别和坐标信息
- im_id: 图像id

代码说明：

def corner_post_process(results, config, num_classes):detections = results['bbox'][0]keep_inds = (detections[:, 1] > -1)detections = detections[keep_inds]labels = detections[:, 0]scores = detections[:, 1]boxes = detections[:, 2:6]cls_boxes = get_nms_result(boxes, scores, config, num_classes, background_label=-1, labels=labels)results.update({'bbox': (cls_boxes, [[len(cls_boxes)]])})

5 模型介绍

CBResNet200-vd-FPN-Nonlocal——“PaddleDetection的最强模型”

此模型是PaddleDetection中目前在COCO数据集上的最强模型，mAP=53.3；

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