PP-YOLO：RoboMaster 战车装甲板检测（2.0 版本）

本文介绍了基于Paddle 2.0和轻量化PP-YOLO的RoboMaster战车装甲板检测模型更新项目。文中展示了效果，还说明了同步PaddleDetection源代码、安装库、解压数据集、模型训练、导出推理模型及用其对图片和视频进行预测的操作步骤。

引入

效果展示

同步 PaddleDetection 源代码

!git clone https://gitee.com/PaddlePaddle/PaddleDetection -b release/2.0-rc --depth 1

安装必须的库

!pip install pycocotools

解压数据集

# 解压只需执行一次!mkdir ~/dataset!unzip -q ~/data/data46309/rmcvdata.zip -d ~/dataset/rmcvdata/

模型训练

%cd ~/PaddleDetection!python tools/train.py     -c ~/RM.yml     --vdl_log_dir ~/log/ppyolo_tiny     --use_vdl True     --eval

导出推理模型

%cd ~/PaddleDetection!python tools/export_model.py     -c ~/RM.yml     --output_dir ~/inference_model

使用推理模型进行预测

# 使用测试图片进行测试%cd ~/PaddleDetection!python deploy/python/infer.py     --model_dir ~/inference_model/RM     --image_file ~/test/test.webp     --output_dir ~/test_output     --use_gpu True     --threshold 0.7

# 使用测试视频进行测试%cd ~/PaddleDetection!python deploy/python/infer.py     --model_dir ~/inference_model/RM     --video_file ~/test/720.mp4     --output_dir ~/test_output     --use_gpu True     --threshold 0.7

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