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  • 【目标检测】【AnchorFree】【P-PicoDet】 移动端的目标检测器


    文章目录

    • 一、P-PicoDet
    • 二、环境

    一、P-PicoDet

    论文:https://arxiv.org/abs/2111.00902

    P-PicoDet的工作:
    改进ShuffleNetV2得到ESNet这个backbone;
    nack部分采用CSP-PAN;
    训练策略,使用SimOTA标签分类策略(YOLOX提出);
    NAS网络搜索,直接搜目标检测模型;
    采用H-Swish激活函数,因为这对移动设备很友好;
    余弦退火训练方式;
    在这里插入图片描述
    P-PicoDet达到了什么程度:

    在这里插入图片描述

    消融实验(ablation experiments):

    在这里插入图片描述

    二、环境

    直接上docker:

    nvidia-docker run  -it -v $PWD:/paddle registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.3.2-gpu-cuda11.2-cudnn8 /bin/bash
    
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    或者选择cpu版本:

    # CPU
    python -m pip install paddlepaddle==2.2.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
    
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    检测环境:

    # 在您的Python解释器中确认PaddlePaddle安装成功
    >>> import paddle
    >>> paddle.utils.run_check()
    
    # 确认PaddlePaddle版本
    python -c "import paddle; print(paddle.__version__)"
    
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    检测结果:
    在这里插入图片描述

    安装PaddleDetection:

    # docker里面装环境
    cd /paddle
    pip install -r requirements.txt
    python setup.py install
    
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    测试是否安装成功:

    python ppdet/modeling/tests/test_architectures.py
    
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    测试结果:
    在这里插入图片描述

    体验效果:

    # 在GPU上预测一张图片
    export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
    python tools/infer.py -c configs/ppyolo/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco.yml -o use_gpu=true weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco.pdparams --infer_img=demo/000000014439.jpg
    
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/x1131230123/article/details/127636616
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