¿Se puede utilizar paddleDetection como diseño dual?
_¿Montaña? (PaddlePaddle) es una plataforma de aprendizaje profundo de código abierto con tecnología avanzada y funciones completas. Integra el marco central, los componentes de herramientas y la plataforma de servicios de aprendizaje profundo. Ha sido ampliamente utilizado por empresas en China, satisface profundamente las necesidades de aplicaciones empresariales y tiene un ecosistema de comunidad de desarrolladores activo. Proporciona una rica colección de modelos de soporte oficiales y lanza varias soluciones de implementación e integración de alto rendimiento para que las utilicen los desarrolladores.
0Introducción a PaddleDetection
_addleDetection es un marco de detección de objetos unificado presentado por PaddlePaddle. Admite RCNN, SSD, YOLO y otros modelos de series existentes, y admite redes troncales como ResNet, ResNet-VD, ResNeXt, ResNeXt-VD, SENet, MobileNet y DarkNet. Según los diferentes escenarios comerciales (rendimiento, tamaño objetivo, precisión, etc.), se pueden llamar diferentes parámetros (o archivos de parámetros) bajo el marco para implementar la tarea. En comparación con Object_Detection de tensorflow, una de sus ventajas es que YOLO, un algoritmo rápido de detección de objetos, está integrado en el marco.
_Enfurecidos por la tierra, los halcones nadan, el agua se riega_ addleDetection completó un proyecto. Introducción a este artículo (Capítulo 1-6).
_¿El hoyo ha subido a la tumba? Hardware: computadora portátil Win10 (RTX2060), cámara industrial (Hikvision) de servidor de cierta marca (4 * T4) Software: pycharm, VS2019.
1. Despliegue del entorno
2. Preparación del conjunto de datos
3. Formación
4. >
5. Exportación del modelo
6. Python predice imágenes únicas/múltiples.
7.python+qt (demostración orientada al cliente)
8. Predicción única de C++ (incluida la introducción a la compilación)
9.El código de predicción de C++ está empaquetado en DLL, use C# para completar un proyecto completo
10. Extensión: sobre cómo leer los datos del código PaddlePaddle.