安装说明

1. 安装PaddlePaddle

# CUDA10.1
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.1.0.post101 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/mkl/stable.html
或
# CPU
python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

• 更多CUDA版本或环境快速安装，请参考PaddlePaddle快速安装文档
• 更多安装方式例如conda或源码编译安装方法，请参考PaddlePaddle安装文档

请确保您的PaddlePaddle安装成功并且版本不低于需求版本。使用以下命令进行验证。

# 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__)"

注意

1. 如果您希望在多卡环境下使用PaddleDetection，请首先安装NCCL

2. 安装PaddleDetection

注意： pip安装方式只支持Python3

# 克隆PaddleDetection仓库
cd <path/to/clone/PaddleDetection>
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git

# 安装其他依赖
pip install -r requirements.txt
如果缺少cython依赖，则安装
pip install Cython

# 编译安装paddledet
cd PaddleDetection
python setup.py install

注意

1. 如果github下载代码较慢，可尝试使用gitee或者代理加速。

2. 若您使用的是Windows系统，由于原版cocoapi不支持Windows，pycocotools依赖可能安装失败，可采用第三方实现版本，该版本仅支持Python3

   pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI

3. 若您使用的是Python <= 3.6的版本，安装pycocotools可能会报错distutils.errors.DistutilsError: Could not find suitable distribution for Requirement.parse('cython>=0.27.3'), 您可通过先安装cython如pip install cython解决该问题

安装后确认测试通过：

python ppdet/modeling/tests/test_architectures.py

测试通过后会提示如下信息：

.....
----------------------------------------------------------------------
Ran 5 tests in 4.280s
OK

快速体验

恭喜！ 您已经成功安装了PaddleDetection，接下来快速体验目标检测效果

# 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

 

会在output文件夹下生成一个画有预测结果的同名图像。