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# 特色垂类检测模型

我们提供了针对不同场景的基于PaddlePaddle的检测模型，用户可以下载模型进行使用。

| 任务                 | 算法 | 精度(Box AP) | 下载                                                                                |
|:---------------------|:---------:|:------:| :---------------------------------------------------------------------------------: |
| 车辆检测    |  YOLOv3  |  54.5  | [下载链接](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/vehicle_yolov3_darknet.tar) |
| 行人检测 |  YOLOv3  |  51.8  | [下载链接](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/pedestrian_yolov3_darknet.tar) |


## 车辆检测（Vehicle Detection）

车辆检测的主要应用之一是交通监控。在这样的监控场景中，待检测的车辆多为道路红绿灯柱上的摄像头拍摄所得。

### 1. 模型结构

Backbone为Dacknet53的YOLOv3。

### 2. 训练参数配置

PaddleDetection提供了使用COCO数据集对YOLOv3进行训练的参数配置文件[yolov3_darnet.yml](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/master/configs/yolov3_darknet.yml)，与之相比，在进行车辆检测的模型训练时，我们对以下参数进行了修改：

* max_iters: 120000
* num_classes: 6
* anchors: [[8, 9], [10, 23], [19, 15], [23, 33], [40, 25], [54, 50], [101, 80], [139, 145], [253, 224]]
* label_smooth: false
* nms/nms_top_k: 400
* nms/score_threshold: 0.005
* milestones: [60000, 80000]
* dataset_dir: dataset/vehicle

### 3. 精度指标

模型在我们内部数据上的精度指标为：

IOU=.50:.05:.95时的AP为 0.545。

IOU=.5时的AP为 0.764。

### 4. 预测

用户可以使用我们训练好的模型进行车辆检测：

```
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:.
python -u tools/infer.py -c contrib/VehicleDetection/vehicle_yolov3_darknet.yml \
                         -o weights=https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/vehicle_yolov3_darknet.tar \
                         --infer_dir contrib/VehicleDetection/demo \
                         --draw_threshold 0.2 \
                         --output_dir contrib/VehicleDetection/demo/output

```

预测结果示例：

![](../images/VehicleDetection_001.jpeg)

![](../images/VehicleDetection_005.png)

## 行人检测（Pedestrian Detection）

行人检测的主要应用有智能监控。在监控场景中，大多是从公共区域的监控摄像头视角拍摄行人，获取图像后再进行行人检测。

### 1. 模型结构

Backbone为Dacknet53的YOLOv3。


### 2. 训练参数配置

PaddleDetection提供了使用COCO数据集对YOLOv3进行训练的参数配置文件[yolov3_darknet.yml](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/master/configs/yolov3_darknet.yml)，与之相比，在进行行人检测的模型训练时，我们对以下参数进行了修改：

* max_iters: 200000
* num_classes: 1
* snapshot_iter: 5000
* milestones: [150000, 180000]
* dataset_dir: dataset/pedestrian

### 2. 精度指标

模型在我们针对监控场景的内部数据上精度指标为：

IOU=.5时的AP为 0.792。

IOU=.5-.95时的AP为 0.518。

### 3. 预测

用户可以使用我们训练好的模型进行行人检测：

```
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:.
python -u tools/infer.py -c contrib/PedestrianDetection/pedestrian_yolov3_darknet.yml \
                         -o weights=https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/pedestrian_yolov3_darknet.tar \
                         --infer_dir contrib/PedestrianDetection/demo \
                         --draw_threshold 0.3 \
                         --output_dir contrib/PedestrianDetection/demo/output
```

预测结果示例：

![](../images/PedestrianDetection_001.png)

![](../images/PedestrianDetection_004.png)
