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PaddleHub

PaddlePaddle / PaddleHub
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* Many thanks to [Wgm-Inspur](https://github.com/Wgm-Inspur) for correcting the demo errors in readme, and updating the RNN illustration in the text classification and sequence labeling demo * Many thanks to [Wgm-Inspur](https://github.com/Wgm-Inspur) for correcting the demo errors in readme, and updating the RNN illustration in the text classification and sequence labeling demo
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* Many thanks to [itegel](https://github.com/itegel) for fixing quick start docs typo
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* 非常感谢[paopjian](https://github.com/paopjian)修改了中文readme模型搜索指向的的网站地址错误[#1424](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/issues/1424) * 非常感谢[paopjian](https://github.com/paopjian)修改了中文readme模型搜索指向的的网站地址错误[#1424](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/issues/1424)
* 非常感谢[Wgm-Inspur](https://github.com/Wgm-Inspur)修复了readme中的代码示例问题，并优化了文本分类、序列标注demo中的RNN示例图 * 非常感谢[Wgm-Inspur](https://github.com/Wgm-Inspur)修复了readme中的代码示例问题，并优化了文本分类、序列标注demo中的RNN示例图
* 非常感谢[zl1271](https://github.com/zl1271)修复了serving文档中的错别字 * 非常感谢[zl1271](https://github.com/zl1271)修复了serving文档中的错别字
* 非常感谢[AK391](https://github.com/AK391)在Hugging Face spaces中添加了UGATIT和deoldify模型的web demo
* 非常感谢[itegel](https://github.com/itegel)修复了快速开始文档中的错别字
docs/docs_en/visualization.md
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**Deoldify Huggingface Web Demo**: Integrated to [Huggingface Spaces](https://huggingface.co/spaces) with [Gradio](https://github.com/gradio-app/gradio). See demo: [![Hugging Face Spaces](https://img.shields.io/badge/%F0%9F%A4%97%20Hugging%20Face-Spaces-blue)](https://huggingface.co/spaces/akhaliq/deoldify)
### Image Generation ### Image Generation
- Including portrait cartoonization, street scene cartoonization, and style transfer. - Including portrait cartoonization, street scene cartoonization, and style transfer.
- Many thanks to CopyRight@[PaddleGAN](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN)、CopyRight@[AnimeGAN](https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGANv2)for the pre-trained models. - Many thanks to CopyRight@[PaddleGAN](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN)、CopyRight@[AnimeGAN](https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGANv2)for the pre-trained models.
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<img src="../imgs/Readme_Related/ImageGAN.gif" width = "640" height = "600" /> <img src="../imgs/Readme_Related/ImageGAN.gif" width = "640" height = "600" />
</div> </div>
**UGATIT Selfie2anime Huggingface Web Demo**: Integrated to [Huggingface Spaces](https://huggingface.co/spaces) with [Gradio](https://github.com/gradio-app/gradio). See demo: [![Hugging Face Spaces](https://img.shields.io/badge/%F0%9F%A4%97%20Hugging%20Face-Spaces-blue)](https://huggingface.co/spaces/akhaliq/U-GAT-IT-selfie2anime)
### Object Detection ### Object Detection
- Pedestrian detection, vehicle detection, and more industrial-grade ultra-large-scale pretrained models are provided. - Pedestrian detection, vehicle detection, and more industrial-grade ultra-large-scale pretrained models are provided.
......
modules/image/Image_editing/colorization/user_guided_colorization/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 245cc67b
# user_guided_colorization
|模型名称|user_guided_colorization|
| :--- | :---: |
|类别|图像-图像编辑|
|网络| Local and Global Hints Network |
|数据集|ILSVRC 2012|
|是否支持Fine-tuning|是|
|模型大小|131MB|
|指标|-|
|最新更新日期|2021-02-26|
## 一、模型基本信息
- ### 模型介绍
- ### 应用效果展示
- 样例结果示例(左为原图，右为效果图)：
<p align="center">
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/35907364/136653401-6644bd46-d280-4c15-8d48-680b7eb152cb.png" width = "300" height = "450" hspace='10'/> <img src="https://user-images.githubusercontent.com/35907364/136648959-40493c9c-08ec-46cd-a2a2-5e2038dcbfa7.png" width = "300" height = "450" hspace='10'/>
</p>
- user_guided_colorization 是基于''Real-Time User-Guided Image Colorization with Learned Deep Priors"的着色模型，该模型利用预先提供的着色块对图像进行着色。
## 二、安装
- ### 1、环境依赖
- paddlepaddle >= 2.0.0
- paddlehub >= 2.0.0
- ### 2、安装
- ```shell
$ hub install user_guided_colorization
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
## 三、模型API预测
- ### 1.命令行预测
```shell
$ hub run user_guided_colorization --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
```
- ### 2.预测代码示例
```python
import paddle
import paddlehub as hub
if __name__ == '__main__':
model = hub.Module(name='user_guided_colorization')
model.set_config(prob=0.1)
result = model.predict(images=['/PATH/TO/IMAGE'])
```
- ### 3.如何开始Fine-tune
- 在完成安装PaddlePaddle与PaddleHub后，通过执行`python train.py`即可开始使用user_guided_colorization模型对[Canvas](../../docs/reference/datasets.md#class-hubdatasetsCanvas)等数据集进行Fine-tune。
- 代码步骤
- Step1: 定义数据预处理方式
- ```python
import paddlehub.vision.transforms as T
transform = T.Compose([T.Resize((256, 256), interpolation='NEAREST'),
T.RandomPaddingCrop(crop_size=176),
T.RGB2LAB()], to_rgb=True)
```
- `transforms` 数据增强模块定义了丰富的数据预处理方式，用户可按照需求替换自己需要的数据预处理方式。
- Step2: 下载数据集并使用
- ```python
from paddlehub.datasets import Canvas
color_set = Canvas(transform=transform, mode='train')
```
* `transforms`: 数据预处理方式。
* `mode`: 选择数据模式，可选项有 `train`, `test`, `val`， 默认为`train`。
* `hub.datasets.Canvas()` 会自动从网络下载数据集并解压到用户目录下`$HOME/.paddlehub/dataset`目录。
- Step3: 加载预训练模型
- ```python
model = hub.Module(name='user_guided_colorization', load_checkpoint=None)
model.set_config(classification=True, prob=1)
```
* `name`:加载模型的名字。
* `load_checkpoint`: 是否加载自己训练的模型，若为None，则加载提供的模型默认参数。
* `classification`: 着色模型分两部分训练，开始阶段`classification`设置为True, 用于浅层网络训练。训练后期将`classification`设置为False, 用于训练网络的输出层。
* `prob`: 每张输入图不加一个先验彩色块的概率，默认为1，即不加入先验彩色块。例如，当`prob`设定为0.9时，一张图上有两个先验彩色块的概率为(1-0.9)*(1-0.9)*0.9=0.009.
- Step4: 选择优化策略和运行配置
```python
optimizer = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.0001, parameters=model.parameters())
trainer = Trainer(model, optimizer, checkpoint_dir='img_colorization_ckpt_cls_1')
trainer.train(color_set, epochs=201, batch_size=25, eval_dataset=color_set, log_interval=10, save_interval=10)
```
- 运行配置
- `Trainer` 主要控制Fine-tune的训练，包含以下可控制的参数:
* `model`: 被优化模型；
* `optimizer`: 优化器选择；
* `use_vdl`: 是否使用vdl可视化训练过程；
* `checkpoint_dir`: 保存模型参数的地址；
* `compare_metrics`: 保存最优模型的衡量指标；
- `trainer.train` 主要控制具体的训练过程，包含以下可控制的参数：
* `train_dataset`: 训练时所用的数据集；
* `epochs`: 训练轮数；
* `batch_size`: 训练的批大小，如果使用GPU，请根据实际情况调整batch_size；
* `num_workers`: works的数量，默认为0；
* `eval_dataset`: 验证集；
* `log_interval`: 打印日志的间隔， 单位为执行批训练的次数。
* `save_interval`: 保存模型的间隔频次，单位为执行训练的轮数。
- 模型预测
- 当完成Fine-tune后，Fine-tune过程在验证集上表现最优的模型会被保存在`${CHECKPOINT_DIR}/best_model`目录下，其中`${CHECKPOINT_DIR}`目录为Fine-tune时所选择的保存checkpoint的目录。 我们使用该模型来进行预测。predict.py脚本如下：
- ```python
import paddle
import paddlehub as hub
if __name__ == '__main__':
model = hub.Module(name='user_guided_colorization', load_checkpoint='/PATH/TO/CHECKPOINT')
model.set_config(prob=0.1)
result = model.predict(images=['house.png'])
```
- **NOTE:** 进行预测时，所选择的module，checkpoint_dir，dataset必须和Fine-tune所用的一样。若想获取油画风着色效果，请下载参数文件[油画着色](https://paddlehub.bj.bcebos.com/dygraph/models/canvas_rc.pdparams)
## 四、服务部署
- PaddleHub Serving可以部署一个在线着色任务服务。
- ### 第一步：启动PaddleHub Serving
- 运行启动命令：
- ```shell
$ hub serving start -m user_guided_colorization
```
- 这样就完成了一个着色任务服务化API的部署，默认端口号为8866。
- **NOTE:** 如使用GPU预测，则需要在启动服务之前，请设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，否则不用设置。
- ### 第二步：发送预测请求
- 配置好服务端，以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果
```python
import requests
import json
import cv2
import base64
import numpy as np
def cv2_to_base64(image):
data = cv2.imencode('.jpg', image)[1]
return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8')
def base64_to_cv2(b64str):
data = base64.b64decode(b64str.encode('utf8'))
data = np.fromstring(data, np.uint8)
data = cv2.imdecode(data, cv2.IMREAD_COLOR)
return data
# 发送HTTP请求
org_im = cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')
data = {'images':[cv2_to_base64(org_im)]}
headers = {"Content-type": "application/json"}
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/user_guided_colorization"
r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
data = base64_to_cv2(r.json()["results"]['data'][0]['fake_reg'])
cv2.imwrite('color.png', data)
```
## 五、更新历史
* 1.0.0
初始发布
modules/image/Image_editing/super_resolution/dcscn/README.md
浏览文件 @ 245cc67b
## 模型概述 # dcscn
DCSCN是基于Fast and Accurate Image Super Resolution by Deep CNN with Skip Connection and Network in Network设计的轻量化超分辨模型。该模型使用残差结构和跳连的方式构建网络来提取局部和全局特征，同时使用并行1*1的卷积网络学习细节特征提升模型性能。该模型提供的超分倍数为2倍。
## 命令行预测 |模型名称|dcscn|
| :--- | :---: |
|类别|图像-图像编辑|
|网络|dcscn|
|数据集|DIV2k|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|260KB|
|指标|PSNR37.63|
|最新更新日期|2021-02-26|
```
$ hub run dcscn --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
``` ## 一、模型基本信息
## API - ### 应用效果展示
```python - 样例结果示例(左为原图，右为效果图)：
def reconstruct(self, <p align="center">
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/35907364/133558583-0b7049db-ed1f-4a16-8676-f2141fcb3dee.png" width = "450" height = "300" hspace='10'/> <img src="https://user-images.githubusercontent.com/35907364/130899031-a6f8c58a-5cb7-4105-b990-8cca5ae15368.png" width = "450" height = "300" hspace='10'/>
</p>
- ### 模型介绍
- DCSCN是基于Fast and Accurate Image Super Resolution by Deep CNN with Skip Connection and Network in Network设计的轻量化超分辨模型。该模型使用残差结构和跳连的方式构建网络来提取局部和全局特征，同时使用并行1*1的卷积网络学习细节特征提升模型性能。该模型提供的超分倍数为2倍。
- 更多详情请参考：[dcscn](https://github.com/jiny2001/dcscn-super-resolution)
## 二、安装
- ### 1、环境依赖
- paddlepaddle >= 2.0.0
- paddlehub >= 2.0.0
- ### 2、安装
- ```shell
$ hub install dcscn
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
## 三、模型API预测
- ### 1、命令行预测
- ```
$ hub run dcscn --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
```
- ### 2、预测代码示例
```python
import cv2
import paddlehub as hub
sr_model = hub.Module(name='dcscn')
im = cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE').astype('float32')
#visualization=True可以用于查看超分图片效果，可设置为False提升运行速度。
res = sr_model.reconstruct(images=[im], visualization=True)
print(res[0]['data'])
sr_model.save_inference_model()
```
- ### 3、API
- ```python
def reconstruct(self,
images=None, images=None,
paths=None, paths=None,
use_gpu=False, use_gpu=False,
visualization=False, visualization=False,
output_dir="dcscn_output") output_dir="dcscn_output")
``` ```
预测API，用于图像超分辨率。 - 预测API，用于图像超分辨率。
**参数** - **参数**
* images (list\[numpy.ndarray\]): 图片数据，ndarray.shape 为 \[H, W, C\]，BGR格式； * images (list\[numpy.ndarray\]): 图片数据，ndarray.shape 为 \[H, W, C\]，BGR格式；
* paths (list\[str\]): 图片的路径； * paths (list\[str\]): 图片的路径；
* use\_gpu (bool): 是否使用 GPU预测，如果使用GPU预测，则在预测之前，请设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，否则不用设置； * use\_gpu (bool): 是否使用 GPU预测，如果使用GPU预测，则在预测之前，请设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，否则不用设置；
* visualization (bool): 是否将识别结果保存为图片文件； * visualization (bool): 是否将识别结果保存为图片文件；
* output\_dir (str): 图片的保存路径。 * output\_dir (str): 图片的保存路径。
**返回** - **返回**
* res (list\[dict\]): 识别结果的列表，列表中每一个元素为 dict，关键字有 'save\_path', 'data'，对应的取值为： * res (list\[dict\]): 识别结果的列表，列表中每一个元素为 dict，关键字有 'save\_path'， 'data'，对应的取值为：
* save\_path (str, optional): 可视化图片的保存路径（仅当visualization=True时存在）； * save\_path (str, optional): 可视化图片的保存路径（仅当visualization=True时存在）；
* data (numpy.ndarray): 超分辨后图像。 * data (numpy.ndarray): 超分辨后图像。
```python - ```python
def save_inference_model(self, def save_inference_model(self,
dirname='dcscn_save_model', dirname='dcscn_save_model',
model_filename=None, model_filename=None,
params_filename=None, params_filename=None,
combined=False) combined=False)
``` ```
将模型保存到指定路径。
**参数**
* dirname: 存在模型的目录名称 - 将模型保存到指定路径。
* model\_filename: 模型文件名称，默认为\_\_model\_\_
* params\_filename: 参数文件名称，默认为\_\_params\_\_(仅当`combined`为True时生效)
* combined: 是否将参数保存到统一的一个文件中
## 代码示例 - **参数**
```python * dirname: 存在模型的目录名称
import cv2 * model\_filename: 模型文件名称，默认为\_\_model\_\_
import paddlehub as hub * params\_filename: 参数文件名称，默认为\_\_params\_\_(仅当`combined`为True时生效)
* combined: 是否将参数保存到统一的一个文件中
sr_model = hub.Module(name='dcscn')
im = cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE').astype('float32')
#visualization=True可以用于查看超分图片效果，可设置为False提升运行速度。
res = sr_model.reconstruct(images=[im], visualization=True)
print(res[0]['data'])
sr_model.save_inference_model()
```
## 服务部署
PaddleHub Serving可以部署一个图像超分的在线服务。 ## 四、服务部署
## 第一步：启动PaddleHub Serving - PaddleHub Serving可以部署一个图像超分的在线服务。
运行启动命令： - ### 第一步：启动PaddleHub Serving
```shell - 运行启动命令：
$ hub serving start -m dcscn
```
这样就完成了一个超分任务的服务化API的部署，默认端口号为8866。 - ```shell
$ hub serving start -m dcscn
```
**NOTE:** 如使用GPU预测，则需要在启动服务之前，设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，否则不用设置。 - 这样就完成了一个超分任务的服务化API的部署，默认端口号为8866。
## 第二步：发送预测请求 - **NOTE:** 如使用GPU预测，则需要在启动服务之前，设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，否则不用设置。
配置好服务端，以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果 - ### 第二步：发送预测请求
```python - 配置好服务端，以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果
import requests ```python
import json import requests
import base64 import json
import base64
import cv2 import cv2
import numpy as np import numpy as np
def cv2_to_base64(image): def cv2_to_base64(image):
data = cv2.imencode('.jpg', image)[1] data = cv2.imencode('.jpg', image)[1]
return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8') return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8')
def base64_to_cv2(b64str): def base64_to_cv2(b64str):
data = base64.b64decode(b64str.encode('utf8')) data = base64.b64decode(b64str.encode('utf8'))
data = np.fromstring(data, np.uint8) data = np.fromstring(data, np.uint8)
data = cv2.imdecode(data, cv2.IMREAD_COLOR) data = cv2.imdecode(data, cv2.IMREAD_COLOR)
return data return data
# 发送HTTP请求 # 发送HTTP请求
org_im = cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')
data = {'images':[cv2_to_base64(org_im)]}
headers = {"Content-type": "application/json"}
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/dcscn"
r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
sr = np.expand_dims(cv2.cvtColor(base64_to_cv2(r.json()["results"][0]['data']), cv2.COLOR_BGR2GRAY), axis=2)
shape =sr.shape
org_im = cv2.cvtColor(org_im, cv2.COLOR_BGR2YUV)
uv = cv2.resize(org_im[...,1:], (shape[1], shape[0]), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
combine_im = cv2.cvtColor(np.concatenate((sr, uv), axis=2), cv2.COLOR_YUV2BGR)
cv2.imwrite('dcscn_X2.png', combine_im)
print("save image as dcscn_X2.png")
``` org_im = cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')
### 查看代码 data = {'images':[cv2_to_base64(org_im)]}
headers = {"Content-type": "application/json"}
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/dcscn"
r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
https://github.com/jiny2001/dcscn-super-resolution sr = np.expand_dims(cv2.cvtColor(base64_to_cv2(r.json()["results"][0]['data']), cv2.COLOR_BGR2GRAY), axis=2)
shape =sr.shape
org_im = cv2.cvtColor(org_im, cv2.COLOR_BGR2YUV)
uv = cv2.resize(org_im[...,1:], (shape[1], shape[0]), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
combine_im = cv2.cvtColor(np.concatenate((sr, uv), axis=2), cv2.COLOR_YUV2BGR)
cv2.imwrite('dcscn_X2.png', combine_im)
print("save image as dcscn_X2.png")
```
## 五、更新历史
### 依赖
paddlepaddle >= 1.8.0 * 1.0.0
paddlehub >= 1.7.1 初始发布
modules/image/Image_editing/super_resolution/falsr_a/README.md
浏览文件 @ 245cc67b
## 模型概述 # falsr_a
falsr_a是基于Fast, Accurate and Lightweight Super-Resolution with Neural Architecture Search设计的轻量化超分辨模型。该模型使用多目标方法处理超分问题，同时使用基于混合控制器的弹性搜索策略来提升模型性能。该模型提供的超分倍数为2倍。
## 命令行预测 |模型名称|falsr_a|
| :--- | :---: |
|类别|图像-图像编辑|
|网络|falsr_a|
|数据集|DIV2k|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|8.9MB|
|指标|PSNR37.82|
|最新更新日期|2021-02-26|
```
$ hub run falsr_a --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
``` ## 一、模型基本信息
## API - ### 应用效果展示
```python - 样例结果示例(左为原图，右为效果图)：
def reconstruct(self, <p align="center">
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/35907364/133558583-0b7049db-ed1f-4a16-8676-f2141fcb3dee.png" width = "450" height = "300" hspace='10'/> <img src="https://user-images.githubusercontent.com/35907364/130899031-a6f8c58a-5cb7-4105-b990-8cca5ae15368.png" width = "450" height = "300" hspace='10'/>
</p>
- ### 模型介绍
- falsr_a是基于Fast, Accurate and Lightweight Super-Resolution with Neural Architecture Search设计的轻量化超分辨模型。该模型使用多目标方法处理超分问题，同时使用基于混合控制器的弹性搜索策略来提升模型性能。该模型提供的超分倍数为2倍。
- 更多详情请参考：[falsr_a](https://github.com/xiaomi-automl/FALSR)
## 二、安装
- ### 1、环境依赖
- paddlepaddle >= 2.0.0
- paddlehub >= 2.0.0
- ### 2、安装
- ```shell
$ hub install falsr_a
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
## 三、模型API预测
- ### 1、命令行预测
- ```
$ hub run falsr_a --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
```
- ### 2、预测代码示例
```python
import cv2
import paddlehub as hub
sr_model = hub.Module(name='falsr_a')
im = cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE').astype('float32')
#visualization=True可以用于查看超分图片效果，可设置为False提升运行速度。
res = sr_model.reconstruct(images=[im], visualization=True)
print(res[0]['data'])
sr_model.save_inference_model()
```
- ### 3、API
- ```python
def reconstruct(self,
images=None, images=None,
paths=None, paths=None,
use_gpu=False, use_gpu=False,
visualization=False, visualization=False,
output_dir="falsr_a_output") output_dir="falsr_a_output")
``` ```
预测API，用于图像超分辨率。 - 预测API，用于图像超分辨率。
**参数** - **参数**
* images (list\[numpy.ndarray\]): 图片数据，ndarray.shape 为 \[H, W, C\]，BGR格式； * images (list\[numpy.ndarray\]): 图片数据，ndarray.shape 为 \[H, W, C\]，BGR格式；
* paths (list\[str\]): 图片的路径； * paths (list\[str\]): 图片的路径；
* use\_gpu (bool): 是否使用 GPU预测，如果使用GPU预测，则在预测之前，请设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，否则不用设置； * use\_gpu (bool): 是否使用 GPU预测，如果使用GPU预测，则在预测之前，请设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，否则不用设置；
* visualization (bool): 是否将识别结果保存为图片文件； * visualization (bool): 是否将识别结果保存为图片文件；
* output\_dir (str): 图片的保存路径。 * output\_dir (str): 图片的保存路径。
**返回** - **返回**
* res (list\[dict\]): 识别结果的列表，列表中每一个元素为 dict，关键字有 'save\_path', 'data'，对应的取值为： * res (list\[dict\]): 识别结果的列表，列表中每一个元素为 dict，关键字有 'save\_path', 'data'，对应的取值为：
* save\_path (str, optional): 可视化图片的保存路径（仅当visualization=True时存在）； * save\_path (str, optional): 可视化图片的保存路径（仅当visualization=True时存在）；
* data (numpy.ndarray): 超分辨后图像。 * data (numpy.ndarray): 超分辨后图像。
```python - ```python
def save_inference_model(self, def save_inference_model(self,
dirname='falsr_a_save_model', dirname='falsr_a_save_model',
model_filename=None, model_filename=None,
params_filename=None, params_filename=None,
combined=False) combined=False)
``` ```
将模型保存到指定路径。
**参数**
* dirname: 存在模型的目录名称 - 将模型保存到指定路径。
* model\_filename: 模型文件名称，默认为\_\_model\_\_
* params\_filename: 参数文件名称，默认为\_\_params\_\_(仅当`combined`为True时生效)
* combined: 是否将参数保存到统一的一个文件中
## 代码示例 - **参数**
```python * dirname: 存在模型的目录名称
import cv2 * model\_filename: 模型文件名称，默认为\_\_model\_\_
import paddlehub as hub * params\_filename: 参数文件名称，默认为\_\_params\_\_(仅当`combined`为True时生效)
* combined: 是否将参数保存到统一的一个文件中
sr_model = hub.Module(name='falsr_a')
im = cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE').astype('float32')
#visualization=True可以用于查看超分图片效果，可设置为False提升运行速度。
res = sr_model.reconstruct(images=[im], visualization=True)
print(res[0]['data'])
sr_model.save_inference_model()
```
## 服务部署
PaddleHub Serving可以部署一个图像超分的在线服务。 ## 四、服务部署
## 第一步：启动PaddleHub Serving - PaddleHub Serving可以部署一个图像超分的在线服务。
运行启动命令： - ### 第一步：启动PaddleHub Serving
```shell - 运行启动命令：
$ hub serving start -m falsr_a
```
这样就完成了一个超分任务的服务化API的部署，默认端口号为8866。 - ```shell
$ hub serving start -m falsr_a
```
**NOTE:** 如使用GPU预测，则需要在启动服务之前，设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，否则不用设置。 - 这样就完成了一个超分任务的服务化API的部署，默认端口号为8866。
## 第二步：发送预测请求 - **NOTE:** 如使用GPU预测，则需要在启动服务之前，设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，否则不用设置。
配置好服务端，以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果 - ### 第二步：发送预测请求
```python - 配置好服务端，以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果
import requests ```python
import json import requests
import base64 import json
import base64
import cv2 import cv2
import numpy as np import numpy as np
def cv2_to_base64(image): def cv2_to_base64(image):
data = cv2.imencode('.jpg', image)[1] data = cv2.imencode('.jpg', image)[1]
return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8') return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8')
def base64_to_cv2(b64str): def base64_to_cv2(b64str):
data = base64.b64decode(b64str.encode('utf8')) data = base64.b64decode(b64str.encode('utf8'))
data = np.fromstring(data, np.uint8) data = np.fromstring(data, np.uint8)
data = cv2.imdecode(data, cv2.IMREAD_COLOR) data = cv2.imdecode(data, cv2.IMREAD_COLOR)
return data return data
# 发送HTTP请求 # 发送HTTP请求
org_im = cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE') org_im = cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')
data = {'images':[cv2_to_base64(org_im)]} data = {'images':[cv2_to_base64(org_im)]}
headers = {"Content-type": "application/json"} headers = {"Content-type": "application/json"}
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/falsr_a" url = "http://127.0.0.1:8866/predict/falsr_a"
r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data)) r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
sr = base64_to_cv2(r.json()["results"][0]['data']) sr = base64_to_cv2(r.json()["results"][0]['data'])
cv2.imwrite('falsr_a_X2.png', sr) cv2.imwrite('falsr_a_X2.png', sr)
print("save image as falsr_a_X2.png") print("save image as falsr_a_X2.png")
``` ```
### 查看代码
## 五、更新历史
https://github.com/xiaomi-automl/FALSR
* 1.0.0
### 依赖 初始发布
paddlepaddle >= 1.8.0
paddlehub >= 1.7.1
modules/image/Image_editing/super_resolution/falsr_b/README.md
浏览文件 @ 245cc67b
## 模型概述 # falsr_b
falsr_b是基于Fast, Accurate and Lightweight Super-Resolution with Neural Architecture Search设计的轻量化超分辨模型。falsr_b较falsr_a更轻量化。该模型使用多目标方法处理超分问题，同时使用基于混合控制器的弹性搜索策略来提升模型性能。该模型提供的超分倍数为2倍。
## 命令行预测 |模型名称|falsr_b|
| :--- | :---: |
|类别|图像-图像编辑|
|网络|falsr_b|
|数据集|DIV2k|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|4MB|
|指标|PSNR37.61|
|最新更新日期|2021-02-26|
```
$ hub run falsr_b --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
``` ## 一、模型基本信息
## API - ### 应用效果展示
```python - 样例结果示例(左为原图，右为效果图)：
def reconstruct(self, <p align="center">
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/35907364/133558583-0b7049db-ed1f-4a16-8676-f2141fcb3dee.png" width = "450" height = "300" hspace='10'/> <img src="https://user-images.githubusercontent.com/35907364/130899031-a6f8c58a-5cb7-4105-b990-8cca5ae15368.png" width = "450" height = "300" hspace='10'/>
</p>
- ### 模型介绍
- falsr_b是基于Fast, Accurate and Lightweight Super-Resolution with Neural Architecture Search设计的轻量化超分辨模型。该模型使用多目标方法处理超分问题，同时使用基于混合控制器的弹性搜索策略来提升模型性能。该模型提供的超分倍数为2倍。
- 更多详情请参考：[falsr_b](https://github.com/xiaomi-automl/FALSR)
## 二、安装
- ### 1、环境依赖
- paddlepaddle >= 2.0.0
- paddlehub >= 2.0.0
- ### 2、安装
- ```shell
$ hub install falsr_b
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
## 三、模型API预测
- ### 1、命令行预测
- ```
$ hub run falsr_b --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
```
- ### 2、预测代码示例
```python
import cv2
import paddlehub as hub
sr_model = hub.Module(name='falsr_b')
im = cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE').astype('float32')
#visualization=True可以用于查看超分图片效果，可设置为False提升运行速度。
res = sr_model.reconstruct(images=[im], visualization=True)
print(res[0]['data'])
sr_model.save_inference_model()
```
- ### 3、API
- ```python
def reconstruct(self,
images=None, images=None,
paths=None, paths=None,
use_gpu=False, use_gpu=False,
visualization=True, visualization=False,
output_dir="falsr_b_output") output_dir="falsr_b_output")
``` ```
预测API，用于图像超分辨率。 - 预测API，用于图像超分辨率。
**参数** - **参数**
* images (list\[numpy.ndarray\]): 图片数据，ndarray.shape 为 \[H, W, C\]，BGR格式； * images (list\[numpy.ndarray\]): 图片数据，ndarray.shape 为 \[H, W, C\]，BGR格式；
* paths (list\[str\]): 图片的路径； * paths (list\[str\]): 图片的路径；
* use\_gpu (bool): 是否使用 GPU预测，如果使用GPU预测，则在预测之前，请设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，否则不用设置； * use\_gpu (bool): 是否使用 GPU预测，如果使用GPU预测，则在预测之前，请设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，否则不用设置；
* visualization (bool): 是否将识别结果保存为图片文件； * visualization (bool): 是否将识别结果保存为图片文件；
* output\_dir (str): 图片的保存路径。 * output\_dir (str): 图片的保存路径。
**返回** - **返回**
* res (list\[dict\]): 识别结果的列表，列表中每一个元素为 dict，关键字有 'save\_path', 'data'，对应的取值为： * res (list\[dict\]): 识别结果的列表，列表中每一个元素为 dict，关键字有 'save\_path'， 'data'，对应的取值为：
* save\_path (str, optional): 可视化图片的保存路径（仅当visualization=True时存在）； * save\_path (str, optional): 可视化图片的保存路径（仅当visualization=True时存在）；
* data (numpy.ndarray): 超分辨后图像。 * data (numpy.ndarray): 超分辨后图像。
```python - ```python
def save_inference_model(self, def save_inference_model(self,
dirname='falsr_b_save_model', dirname='falsr_b_save_model',
model_filename=None, model_filename=None,
params_filename=None, params_filename=None,
combined=False) combined=False)
``` ```
将模型保存到指定路径。 - 将模型保存到指定路径。
**参数** - **参数**
* dirname: 存在模型的目录名称 * dirname: 存在模型的目录名称
* model\_filename: 模型文件名称，默认为\_\_model\_\_ * model\_filename: 模型文件名称，默认为\_\_model\_\_
* params\_filename: 参数文件名称，默认为\_\_params\_\_(仅当`combined`为True时生效) * params\_filename: 参数文件名称，默认为\_\_params\_\_(仅当`combined`为True时生效)
* combined: 是否将参数保存到统一的一个文件中 * combined: 是否将参数保存到统一的一个文件中
## 代码示例
```python
import cv2
import paddlehub as hub
sr_model = hub.Module(name='falsr_b') ## 四、服务部署
im = cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE').astype('float32')
#visualization=True可以用于查看超分图片效果，可设置为False提升运行速度。
res = sr_model.reconstruct(images=[im], visualization=True)
print(res[0]['data'])
sr_model.save_inference_model()
```
## 服务部署 - PaddleHub Serving可以部署一个图像超分的在线服务。
PaddleHub Serving可以部署一个图像超分的在线服务。 - ### 第一步：启动PaddleHub Serving
## 第一步：启动PaddleHub Serving - 运行启动命令：
运行启动命令： - ```shell
$ hub serving start -m falsr_b
```
```shell - 这样就完成了一个超分任务的服务化API的部署，默认端口号为8866。
$ hub serving start -m falsr_b
```
这样就完成了一个超分任务的服务化API的部署，默认端口号为8866。 - **NOTE:** 如使用GPU预测，则需要在启动服务之前，设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，否则不用设置。
**NOTE:** 如使用GPU预测，则需要在启动服务之前，设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，否则不用设置。 - ### 第二步：发送预测请求
## 第二步：发送预测请求 - 配置好服务端，以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果
```python
import requests
import json
import base64
配置好服务端，以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果 import cv2
import numpy as np
```python def cv2_to_base64(image):
import requests
import json
import base64
import cv2
import numpy as np
def cv2_to_base64(image):
data = cv2.imencode('.jpg', image)[1] data = cv2.imencode('.jpg', image)[1]
return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8') return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8')
def base64_to_cv2(b64str): def base64_to_cv2(b64str):
data = base64.b64decode(b64str.encode('utf8')) data = base64.b64decode(b64str.encode('utf8'))
data = np.fromstring(data, np.uint8) data = np.fromstring(data, np.uint8)
data = cv2.imdecode(data, cv2.IMREAD_COLOR) data = cv2.imdecode(data, cv2.IMREAD_COLOR)
return data return data
# 发送HTTP请求 # 发送HTTP请求
org_im = cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE') org_im = cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')
data = {'images':[cv2_to_base64(org_im)]} data = {'images':[cv2_to_base64(org_im)]}
headers = {"Content-type": "application/json"} headers = {"Content-type": "application/json"}
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/falsr_b" url = "http://127.0.0.1:8866/predict/falsr_b"
r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data)) r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
sr = base64_to_cv2(r.json()["results"][0]['data']) sr = base64_to_cv2(r.json()["results"][0]['data'])
cv2.imwrite('falsr_b_X2.png', sr) cv2.imwrite('falsr_b_X2.png', sr)
print("save image as falsr_b_X2.png") print("save image as falsr_b_X2.png")
``` ```
## 五、更新历史
### 查看代码 * 1.0.0
https://github.com/xiaomi-automl/FALSR 初始发布
### 依赖
paddlepaddle >= 1.8.0
paddlehub >= 1.7.1
modules/image/Image_gan/attgan_celeba/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 245cc67b
# attgan_celeba
|模型名称|attgan_celeba|
| :--- | :---: |
|类别|图像 - 图像生成|
|网络|AttGAN|
|数据集|Celeba|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|167MB|
|最新更新日期|2021-02-26|
|数据指标|-|
## 一、模型基本信息
- ### 应用效果展示
- 样例结果示例：
<p align="center">
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/35907364/137855667-43c5c40c-28f5-45d8-accc-028e185b988f.JPG" width=1200><br/>
图1. AttGAN的效果图(图片属性分别为：original image, Bald, Bangs, Black_Hair, Blond_Hair, Brown_Hair, Bushy_Eyebrows, Eyeglasses, Gender, Mouth_Slightly_Open, Mustache, No_Beard, Pale_Skin, Aged)<br/>
</p>
- ### 模型介绍
- AttGAN 是一种生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)，它利用分类损失和重构损失来保证改变特定的属性。该 PaddleHub Module 使用 Celeba 数据集训练完成，目前支持 "Bald", "Bangs", "Black_Hair", "Blond_Hair", "Brown_Hair", "Bushy_Eyebrows", "Eyeglasses", "Gender", "Mouth_Slightly_Open", "Mustache", "No_Beard", "Pale_Skin", "Aged" 这十三种人脸属性转换。
## 二、安装
- ### 1、环境依赖
- paddlepaddle >= 1.5.2
- paddlehub >= 1.0.0 | [如何安装paddlehub](../../../../docs/docs_ch/get_start/installation.rst)
- ### 2、安装
- ```shell
$ hub install attgan_celeba==1.0.0
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
## 三、模型API预测
- ### 1、命令行预测
- ```shell
$ hub run attgan_celeba --image "/PATH/TO/IMAGE" --style "target_attribute"
```
- **参数**
- image ：指定图片路径。
- style 指定拟转换的属性，可选择 "Bald", "Bangs", "Black_Hair", "Blond_Hair", "Brown_Hair", "Bushy_Eyebrows", "Eyeglasses", "Gender", "Mouth_Slightly_Open", "Mustache", "No_Beard", "Pale_Skin", "Aged" 中的一种。
- ### 2、预测代码示例
- ```python
import paddlehub as hub
attgan = hub.Module(name="attgan_celeba")
test_img_path = ["/PATH/TO/IMAGE"]
trans_attr = ["Bangs"]
# set input dict
input_dict = {"image": test_img_path, "style": trans_attr}
# execute predict and print the result
results = attgan.generate(data=input_dict)
print(results)
```
- ### 3、API
- ```python
def generate(data)
```
- 风格转换API，用于图像生成。
- **参数**
- data： dict 类型，有以下字段
- image (list\[str\])： list中每个元素为待转换的图片路径。
- style (list\[str\])： list中每个元素为字符串，填写待转换的人脸属性。
- **返回**
- res (list\[str\]): 提示生成图片的保存路径。
## 四、更新历史
* 1.0.0
初始发布
modules/image/Image_gan/cyclegan_cityscapes/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 245cc67b
# cyclegan_cityscapes
|模型名称|cyclegan_cityscapes|
| :--- | :---: |
|类别|图像 - 图像生成|
|网络|CycleGAN|
|数据集|Cityscapes|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|33MB|
|最新更新日期|2021-02-26|
|数据指标|-|
## 一、模型基本信息
- ### 应用效果展示
- 样例结果示例：
<p align="center">
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/35907364/137839740-4be4cf40-816f-401e-a73f-6cda037041dd.png" width = "450" height = "300" hspace='10'/>
<br />
输入图像
<br />
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/35907364/137839777-89fc705b-f0d7-4a93-94e2-76c0d3c5a0b0.png" width = "450" height = "300" hspace='10'/>
<br />
输出图像
<br />
</p>
- ### 模型介绍
- CycleGAN是生成对抗网络（Generative Adversarial Networks ）的一种，与传统的GAN只能单向生成图片不同，CycleGAN可以同时完成两个domain的图片进行相互转换。该PaddleHub Module使用Cityscapes数据集训练完成，支持图片从实景图转换为语义分割结果，也支持从语义分割结果转换为实景图。
## 二、安装
- ### 1、环境依赖
- paddlepaddle >= 1.4.0
- paddlehub >= 1.1.0 | [如何安装paddlehub](../../../../docs/docs_ch/get_start/installation.rst)
- ### 2、安装
- ```shell
$ hub install cyclegan_cityscapes==1.0.0
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
## 三、模型API预测
- ### 1、命令行预测
- ```shell
$ hub run cyclegan_cityscapes --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
```
- **参数**
- input_path ：指定图片路径。
- ### 2、预测代码示例
- ```python
import paddlehub as hub
cyclegan = hub.Module(name="cyclegan_cityscapes")
test_img_path = "/PATH/TO/IMAGE"
# set input dict
input_dict = {"image": [test_img_path]}
# execute predict and print the result
results = cyclegan.generate(data=input_dict)
print(results)
```
- ### 3、API
- ```python
def generate(data)
```
- 风格转换API，用于图像生成。
- **参数**
- data： dict 类型，有以下字段:
- image (list\[str\])： list中每个元素为待转换的图片路径。
- **返回**
- res (list\[str\]): 每个元素为对应输入图片的预测结果。预测结果为dict类型，有以下字段：
- origin: 原输入图片路径.
- generated: 生成图片的路径。
## 四、更新历史
* 1.0.0
初始发布
modules/image/Image_gan/stargan_celeba/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 245cc67b
# stargan_celeba
|模型名称|stargan_celeba|
| :--- | :---: |
|类别|图像 - 图像生成|
|网络|STGAN|
|数据集|Celeba|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|33MB|
|最新更新日期|2021-02-26|
|数据指标|-|
## 一、模型基本信息
- ### 应用效果展示
- 样例结果示例：
<p align="center">
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/35907364/137855887-f0abca76-2735-4275-b7ad-242decf31bb3.PNG" width=600><br/>
图1. StarGAN的效果图 (属性分别为：origial image, Black_Hair, Blond_Hair, Brown_Hair, Male, Aged)<br/>
</p>
- ### 模型介绍
- StarGAN 是为了解决跨多个域、多个数据集的训练而提出的生成对抗网络模型。单个 StarGAN 模型就可以实现多个风格域的转换。 该 PaddleHub Module 使用 Celeba 数据集训练完成，目前支持 "Black_Hair", "Blond_Hair", "Brown_Hair", "Female", "Male", "Aged" 这六种人脸属性转换。
## 二、安装
- ### 1、环境依赖
- paddlepaddle >= 1.5.2
- paddlehub >= 1.0.0 | [如何安装paddlehub](../../../../docs/docs_ch/get_start/installation.rst)
- ### 2、安装
- ```shell
$ hub install stargan_celeba==1.0.0
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
## 三、模型API预测
- ### 1、命令行预测
- ```shell
$ hub run stargan_celeba --image "/PATH/TO/IMAGE" --style "target_attribute"
```
- **参数**
- image ：指定图片路径。
- style 指定拟转换的属性，可选择 "Black_Hair", "Blond_Hair", "Brown_Hair", "Female", "Male", "Aged" 中的一个。
- ### 2、预测代码示例
- ```python
import paddlehub as hub
stargan = hub.Module(name="stargan_celeba")
test_img_path = ["/PATH/TO/IMAGE"]
trans_attr = ["Blond_Hair"]
# set input dict
input_dict = {"image": test_img_path, "style": trans_attr}
# execute predict and print the result
results = stargan.generate(data=input_dict)
print(results)
```
- ### 3、API
- ```python
def generate(data)
```
- 风格转换API，用于图像生成。
- **参数**
- data： dict 类型，有以下字段
- image (list\[str\])： list中每个元素为待转换的图片路径。
- style (list\[str\])： list中每个元素为字符串，填写待转换的人脸属性。
- **返回**
- res (list\[str\]): 提示生成图片的保存路径。
## 四、更新历史
* 1.0.0
初始发布
modules/image/Image_gan/stgan_celeba/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 245cc67b
# stgan_celeba
|模型名称|stgan_celeba|
| :--- | :---: |
|类别|图像 - 图像生成|
|网络|STGAN|
|数据集|Celeba|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|287MB|
|最新更新日期|2021-02-26|
|数据指标|-|
## 一、模型基本信息
- ### 应用效果展示
- 样例结果示例：
<p align="center">
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/35907364/137856070-2a43facd-cda0-473f-8935-e61f5dd583d8.JPG" width=1200><br/>
STGAN的效果图(图片属性分别为：original image, Bald, Bangs, Black_Hair, Blond_Hair, Brown_Hair, Bushy_Eyebrows, Eyeglasses, Gender, Mouth_Slightly_Open, Mustache, No_Beard, Pale_Skin, Aged)<br/>
</p>
- ### 模型介绍
- STGAN 以原属性和目标属性的差值作为输入，并创造性地提出了 STUs (Selective transfer units) 来选择和修改 encoder 的特征，从而改善了转换效果和处理能力。 该 PaddleHub Module 使用 Celeba 数据集训练完成，目前支持 "Bald", "Bangs", "Black_Hair", "Blond_Hair", "Brown_Hair", "Bushy_Eyebrows", "Eyeglasses", "Gender", "Mouth_Slightly_Open", "Mustache", "No_Beard", "Pale_Skin", "Aged" 这十三种人脸属性转换。
## 二、安装
- ### 1、环境依赖
- paddlepaddle >= 1.5.2
- paddlehub >= 1.0.0 | [如何安装paddlehub](../../../../docs/docs_ch/get_start/installation.rst)
- ### 2、安装
- ```shell
$ hub install stgan_celeba==1.0.0
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
## 三、模型API预测
- ### 1、命令行预测
- ```shell
$ hub run stgan_celeba --image "/PATH/TO/IMAGE" --info "original_attributes" --style "target_attribute"
```
- **参数**
- image ：指定图片路径。
- info ：原图的属性，必须填写性别（ "Male" 或者 "Female"）。可选值有："Bald", "Bangs", "Black_Hair", "Blond_Hair", "Brown_Hair", "Bushy_Eyebrows", "Eyeglasses", "Mouth_Slightly_Open", "Mustache", "No_Beard", "Pale_Skin", "Aged" 。比如输入图片是一个女孩，有着黑头发，那么就填写为 "Female,Black_Hair"。建议尽可能完整地填写原图具备的属性，比如一个黑发女孩还戴了眼镜，那么应填写为 "Female,Black_Hair,Eyeglasses"，否则有可能转换失败。
- style 指定拟转换的属性，可选择 "Bald", "Bangs", "Black_Hair", "Blond_Hair", "Brown_Hair", "Bushy_Eyebrows", "Eyeglasses", "Gender", "Mouth_Slightly_Open", "Mustache", "No_Beard", "Pale_Skin", "Aged" 中的一种。
- ### 2、预测代码示例
- ```python
import paddlehub as hub
stgan = hub.Module(name="stgan_celeba")
test_img_path = ["/PATH/TO/IMAGE"]
org_info = ["Female,Black_Hair"]
trans_attr = ["Bangs"]
# set input dict
input_dict = {"image": test_img_path, "style": trans_attr, "info": org_info}
# execute predict and print the result
results = stgan.generate(data=input_dict)
print(results)
```
- ### 3、API
- ```python
def generate(data)
```
- 风格转换API，用于图像生成。
- **参数**
- data： dict 类型，有以下字段
- image (list\[str\])： list中每个元素为待转换的图片路径。
- style (list\[str\])： list中每个元素为字符串，填写待转换的人脸属性。
- info (list\[str\])： 表示原图具备的人脸属性，填得越详细效果会越好，不同属性用逗号隔开。
- **返回**
- res (list\[str\]): 提示生成图片的保存路径。
## 四、更新历史
* 1.0.0
初始发布
modules/image/Image_gan/style_transfer/ID_Photo_GEN/README.md
浏览文件 @ 245cc67b
## 概述 # ID_Photo_GEN
* 基于 face_landmark_localization 和 FCN_HRNet_W18_Face_Seg 模型实现的证件照生成模型，一键生成白底、红底和蓝底的人像照片
## 效果展示 |模型名称|ID_Photo_GEN|
![](https://img-blog.csdnimg.cn/20201224163307901.jpg) | :--- | :---: |
|类别|图像 - 图像生成|
|网络|HRNet_W18|
|数据集|-|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|28KB|
|最新更新日期|2021-02-26|
|数据指标|-|
## API
```python
def Photo_GEN(
images=None,
paths=None,
batch_size=1,
output_dir='output',
visualization=False,
use_gpu=False):
```
证件照生成 API
**参数** ## 一、模型基本信息
* images (list[np.ndarray]) : 输入图像数据列表（BGR）
* paths (list[str]) : 输入图像路径列表 - ### 应用效果展示
* batch_size (int) : 数据批大小 - 样例结果示例：
* output_dir (str) : 可视化图像输出目录 <p align="center">
* visualization (bool) : 是否可视化 <img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20201224163307901.jpg" >
* use_gpu (bool) : 是否使用 GPU 进行推理 </p>
- ### 模型介绍
- 基于face_landmark_localization和FCN_HRNet_W18_Face_Seg模型实现的证件照生成模型，一键生成白底、红底和蓝底的人像照片
## 二、安装
- ### 1、环境依赖
- paddlepaddle >= 2.0.0
- paddlehub >= 2.0.0
- ### 2、安装
- ```shell
$ hub install ID_Photo_GEN
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
**返回** ## 三、模型API预测
* results (list[dict{"write":np.ndarray,"blue":np.ndarray,"red":np.ndarray}]): 输出图像数据列表
**代码示例** - ### 1、预测代码示例
```python
import cv2
import paddlehub as hub
model = hub.Module(name='ID_Photo_GEN') - ```python
import cv2
import paddlehub as hub
result = model.Photo_GEN( model = hub.Module(name='ID_Photo_GEN')
result = model.Photo_GEN(
images=[cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')], images=[cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')],
paths=None, paths=None,
batch_size=1, batch_size=1,
output_dir='output', output_dir='output',
visualization=True, visualization=True,
use_gpu=False) use_gpu=False)
``` ```
- ### 2、API
- ```python
def Photo_GEN(
images=None,
paths=None,
batch_size=1,
output_dir='output',
visualization=False,
use_gpu=False):
```
- 证件照生成API
- **参数**
* images (list[np.ndarray]) : 输入图像数据列表（BGR）
* paths (list[str]) : 输入图像路径列表
* batch_size (int) : 数据批大小
* output_dir (str) : 可视化图像输出目录
* visualization (bool) : 是否可视化
* use_gpu (bool) : 是否使用 GPU 进行推理
**NOTE:** paths和images两个参数选择其一进行提供数据
- **返回**
* results (list[dict{"write":np.ndarray,"blue":np.ndarray,"red":np.ndarray}]): 输出图像数据列表
## 四、更新历史
* 1.0.0
## 依赖 初始发布
paddlepaddle >= 2.0.0rc0
paddlehub >= 2.0.0b1
modules/image/Image_gan/style_transfer/UGATIT_83w/README.md
浏览文件 @ 245cc67b
## 模型概述 # UGATIT_83w
UGATIT 图像风格转换模型
模型可将输入的人脸图像转换成动漫风格 |模型名称|UGATIT_83w|
| :--- | :---: |
|类别|图像 - 图像生成|
|网络|U-GAT-IT|
|数据集|selfie2anime|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|41MB|
|最新更新日期|2021-02-26|
|数据指标|-|
模型权重来自UGATIT-Paddle开源项目
模型所使用的权重为genA2B_0835000 ## 一、模型基本信息
模型详情请参考[UGATIT-Paddle开源项目](https://github.com/miraiwk/UGATIT-paddle) - ### 应用效果展示
- 样例结果示例(左为原图，右为效果图)：
<p align="center">
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/35907364/136651638-33cac040-edad-41ac-a9ce-7c0e678d8c52.jpg" width = "400" height = "400" hspace='10'/> <img src="https://user-images.githubusercontent.com/35907364/136651644-dd1d3836-99b3-40f0-8543-37de18f9cfd9.jpg" width = "400" height = "400" hspace='10'/>
</p>
## 模型安装
```shell
$hub install UGATIT_83w
```
- ### 模型介绍
## API 说明 - UGATIT 图像风格转换模型, 模型可将输入的人脸图像转换成动漫风格.
```python
def style_transfer(
self,
images=None,
paths=None,
batch_size=1,
output_dir='output',
visualization=False
)
```
风格转换API，将输入的人脸图像转换成动漫风格。 ## 二、安装
转换效果图如下： - ### 1、环境依赖
![输入图像](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/d130fabd8bd34e53b2f942b3766eb6bbd3c19c0676d04abfbd5cc4b83b66f8b6) - paddlepaddle >= 1.8.2
![输出图像](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/78653331ee2d472b81ff5bbccd6a904a80d2c5208f9c42c789b4f09a1ef46332)
**参数** - paddlehub >= 1.8.0
* images (list\[numpy.ndarray\]): 图片数据，ndarray.shape 为 \[H, W, C\]，默认为 None； - ### 2、安装
* paths (list\[str\]): 图片的路径，默认为 None；
* batch\_size (int): batch 的大小，默认设为 1；
* visualization (bool): 是否将识别结果保存为图片文件，默认设为 False；
* output\_dir (str): 图片的保存路径，默认设为 output。
- ```shell
$ hub install UGATIT_83w
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
**返回**
* res (list\[numpy.ndarray\]): 输出图像数据，ndarray.shape 为 \[H, W, C\]。 ## 三、模型API预测
- ### 1、预测代码示例
## 预测代码示例 - ```python
import cv2
import paddlehub as hub
```python # 模型加载
import cv2 # use_gpu：是否使用GPU进行预测
import paddlehub as hub model = hub.Module(name='UGATIT_83w', use_gpu=False)
# 模型加载 # 模型预测
# use_gpu：是否使用GPU进行预测 result = model.style_transfer(images=[cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')])
model = hub.Module('UGATIT_83w', use_gpu=False)
# 模型预测 # or
result = model.style_transfer(images=[cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')]) # result = model.style_transfer(paths=['/PATH/TO/IMAGE'])
```
# or - ### 2、API
# result = model.style_transfer(paths=['/PATH/TO/IMAGE'])
```
## 服务部署 - ```python
def style_transfer(
self,
images=None,
paths=None,
batch_size=1,
output_dir='output',
visualization=False
)
```
PaddleHub Serving可以部署一个在线图像风格转换服务。 - 风格转换API，将输入的人脸图像转换成动漫风格。
## 第一步：启动PaddleHub Serving - **参数**
* images (list\[numpy.ndarray\]): 图片数据，ndarray.shape 为 \[H, W, C\]，默认为 None；
* paths (list\[str\]): 图片的路径，默认为 None；
* batch\_size (int): batch 的大小，默认设为 1；
* visualization (bool): 是否将识别结果保存为图片文件，默认设为 False；
* output\_dir (str): 图片的保存路径，默认设为 output
运行启动命令： **NOTE:** paths和images两个参数选择其一进行提供数据
```shell
$ hub serving start -m UGATIT_w83
```
这样就完成了一个图像风格转换的在线服务API的部署，默认端口号为8866。 - **返回**
**NOTE:** 如使用GPU预测，则需要在启动服务之前，请设置CUDA\_VISIBLE\_DEVICES环境变量，否则不用设置。 - res (list\[numpy.ndarray\]): 输出图像数据，ndarray.shape 为 \[H, W, C\]
## 第二步：发送预测请求
配置好服务端，以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果 ## 四、服务部署
```python - PaddleHub Serving可以部署一个在线图像风格转换服务。
import requests
import json
import cv2
import base64
- ### 第一步：启动PaddleHub Serving
def cv2_to_base64(image): - 运行启动命令：
data = cv2.imencode('.jpg', image)[1]
return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8') - ```shell
$ hub serving start -m UGATIT_83w
```
- 这样就完成了一个图像风格转换的在线服务API的部署，默认端口号为8866。
- **NOTE:** 如使用GPU预测，则需要在启动服务之前，请设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，否则不用设置。
# 发送HTTP请求 - ### 第二步：发送预测请求
data = {'images':[cv2_to_base64(cv2.imread("/PATH/TO/IMAGE"))]}
headers = {"Content-type": "application/json"}
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/UGATIT_w83"
r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
# 打印预测结果 - 配置好服务端，以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果
print(r.json()["results"])
``` - ```python
import requests
import json
import cv2
import base64
def cv2_to_base64(image):
data = cv2.imencode('.jpg', image)[1]
return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8')
## 模型相关信息 # 发送HTTP请求
data = {'images':[cv2_to_base64(cv2.imread("/PATH/TO/IMAGE"))]}
headers = {"Content-type": "application/json"}
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/UGATIT_83w"
r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
### 模型代码 # 打印预测结果
print(r.json()["results"])
```
https://github.com/miraiwk/UGATIT-paddle
### 依赖 ## 五、更新历史
paddlepaddle >= 1.8.0 * 1.0.0
paddlehub >= 1.8.0 初始发布
\ No newline at end of file
modules/image/Image_gan/style_transfer/UGATIT_92w/README.md
浏览文件 @ 245cc67b
## 模型概述 # UGATIT_92w
UGATIT 图像风格转换模型
模型可将输入的人脸图像转换成动漫风格 |模型名称|UGATIT_92w|
| :--- | :---: |
|类别|图像 - 图像生成|
|网络|U-GAT-IT|
|数据集|selfie2anime|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|41MB|
|最新更新日期|2021-02-26|
|数据指标|-|
模型权重来自UGATIT-Paddle开源项目
模型所使用的权重为genA2B_0924000 ## 一、模型基本信息
模型详情请参考[UGATIT-Paddle开源项目](https://github.com/miraiwk/UGATIT-paddle) - ### 应用效果展示
- 样例结果示例(左为原图，右为效果图)：
<p align="center">
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/35907364/136651638-33cac040-edad-41ac-a9ce-7c0e678d8c52.jpg" width = "400" height = "400" hspace='10'/> <img src="https://user-images.githubusercontent.com/35907364/136653047-f00c30fb-521f-486f-8247-8d8f63649473.jpg" width = "400" height = "400" hspace='10'/>
</p>
## 模型安装
```shell
$hub install UGATIT_92w
```
- ### 模型介绍
## API 说明 - UGATIT 图像风格转换模型, 模型可将输入的人脸图像转换成动漫风格.
```python
def style_transfer(
self,
images=None,
paths=None,
batch_size=1,
output_dir='output',
visualization=False
)
```
风格转换API，将输入的人脸图像转换成动漫风格。 ## 二、安装
转换效果图如下： - ### 1、环境依赖
![输入图像](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/d130fabd8bd34e53b2f942b3766eb6bbd3c19c0676d04abfbd5cc4b83b66f8b6) - paddlepaddle >= 1.8.2
![输出图像](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/b7305162ff6345e9b04507a196ebe854907b446936934844be8aae4b0297db18)
**参数** - paddlehub >= 1.8.0
* images (list\[numpy.ndarray\]): 图片数据，ndarray.shape 为 \[H, W, C\]，默认为 None； - ### 2、安装
* paths (list\[str\]): 图片的路径，默认为 None；
* batch\_size (int): batch 的大小，默认设为 1；
* visualization (bool): 是否将识别结果保存为图片文件，默认设为 False；
* output\_dir (str): 图片的保存路径，默认设为 output。
- ```shell
$ hub install UGATIT_92w
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
**返回**
* res (list\[numpy.ndarray\]): 输出图像数据，ndarray.shape 为 \[H, W, C\]。 ## 三、模型API预测
- ### 1、预测代码示例
## 预测代码示例 - ```python
import cv2
import paddlehub as hub
```python # 模型加载
import cv2 # use_gpu：是否使用GPU进行预测
import paddlehub as hub model = hub.Module(name='UGATIT_92w', use_gpu=False)
# 模型加载 # 模型预测
# use_gpu：是否使用GPU进行预测 result = model.style_transfer(images=[cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')])
model = hub.Module(name='UGATIT_92w', use_gpu=False)
# 模型预测 # or
result = model.style_transfer(images=[cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')]) # result = model.style_transfer(paths=['/PATH/TO/IMAGE'])
```
# or - ### 2、API
# result = model.style_transfer(paths=['/PATH/TO/IMAGE'])
```
## 服务部署 - ```python
def style_transfer(
self,
images=None,
paths=None,
batch_size=1,
output_dir='output',
visualization=False
)
```
PaddleHub Serving可以部署一个在线图像风格转换服务。 - 风格转换API，将输入的人脸图像转换成动漫风格。
## 第一步：启动PaddleHub Serving - **参数**
* images (list\[numpy.ndarray\]): 图片数据，ndarray.shape 为 \[H, W, C\]，默认为 None；
* paths (list\[str\]): 图片的路径，默认为 None；
* batch\_size (int): batch 的大小，默认设为 1；
* visualization (bool): 是否将识别结果保存为图片文件，默认设为 False；
* output\_dir (str): 图片的保存路径，默认设为 output
运行启动命令： **NOTE:** paths和images两个参数选择其一进行提供数据
```shell
$ hub serving start -m UGATIT_92w
```
这样就完成了一个图像风格转换的在线服务API的部署，默认端口号为8866。 - **返回**
**NOTE:** 如使用GPU预测，则需要在启动服务之前，请设置CUDA\_VISIBLE\_DEVICES环境变量，否则不用设置。 - res (list\[numpy.ndarray\]): 输出图像数据，ndarray.shape 为 \[H, W, C\]
## 第二步：发送预测请求
配置好服务端，以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果 ## 四、服务部署
```python - PaddleHub Serving可以部署一个在线图像风格转换服务。
import requests
import json
import cv2
import base64
- ### 第一步：启动PaddleHub Serving
def cv2_to_base64(image): - 运行启动命令：
data = cv2.imencode('.jpg', image)[1]
return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8') - ```shell
$ hub serving start -m UGATIT_92w
```
- 这样就完成了一个图像风格转换的在线服务API的部署，默认端口号为8866。
- **NOTE:** 如使用GPU预测，则需要在启动服务之前，请设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，否则不用设置。
# 发送HTTP请求 - ### 第二步：发送预测请求
data = {'images':[cv2_to_base64(cv2.imread("/PATH/TO/IMAGE"))]}
headers = {"Content-type": "application/json"}
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/UGATIT_92w"
r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
# 打印预测结果 - 配置好服务端，以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果
print(r.json()["results"])
``` - ```python
import requests
import json
import cv2
import base64
def cv2_to_base64(image):
data = cv2.imencode('.jpg', image)[1]
return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8')
## 模型相关信息 # 发送HTTP请求
data = {'images':[cv2_to_base64(cv2.imread("/PATH/TO/IMAGE"))]}
headers = {"Content-type": "application/json"}
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/UGATIT_92w"
r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
### 模型代码 # 打印预测结果
print(r.json()["results"])
```
https://github.com/miraiwk/UGATIT-paddle
### 依赖 ## 五、更新历史
paddlepaddle >= 1.8.0 * 1.0.0
paddlehub >= 1.8.0 初始发布
\ No newline at end of file
modules/image/Image_gan/style_transfer/animegan_v2_paprika_54/README.md
浏览文件 @ 245cc67b
## 模型概述 # animegan_v2_paprika_54
AnimeGAN V2 图像风格转换模型
模型可将输入的图像转换成Paprika风格 |模型名称|animegan_v2_paprika_54|
| :--- | :---: |
|类别|图像 - 图像生成|
|网络|AnimeGAN|
|数据集|Paprika|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|9.4MB|
|最新更新日期|2021-02-26|
|数据指标|-|
模型权重转换自AnimeGAN V2官方开源项目
模型所使用的权重为Paprika-54.ckpt ## 一、模型基本信息
模型详情请参考[AnimeGAN V2 开源项目](https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGANv2) - ### 应用效果展示
- 样例结果示例：
<p align="center">
<img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/bd002c4bb6a7427daf26988770bb18648b7d8d2bfd6746bfb9a429db4867727f" width = "450" height = "300" hspace='10'/>
<br />
输入图像
<br />
<img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/6574669d87b24bab9627c6e33896528b4a0bf5af1cd84ca29655d68719f2d551" width = "450" height = "300" hspace='10'/>
<br />
输出图像
<br />
</p>
## 模型安装
```shell - ### 模型介绍
$hub install animegan_v2_paprika_54
```
- AnimeGAN V2 图像风格转换模型, 模型可将输入的图像转换成今敏红辣椒动漫风格，模型权重转换自[AnimeGAN V2官方开源项目](https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGANv2)。
## API 说明
```python ## 二、安装
def style_transfer(
self, - ### 1、环境依赖
images=None,
paths=None,
output_dir='output',
visualization=False,
min_size=32,
max_size=1024
)
```
风格转换API，将输入的图片转换为漫画风格。 - paddlepaddle >= 1.8.0
转换效果图如下： - paddlehub >= 1.8.0 | [如何安装paddlehub](../../../../docs/docs_ch/get_start/installation.rst)
![输入图像](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/bd002c4bb6a7427daf26988770bb18648b7d8d2bfd6746bfb9a429db4867727f) - ### 2、安装
![输出图像](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/08ee95c94e0b4d4e8b2855a6ed40af5853b40c0047b3421aaa2f7c877fac5130)
- ```shell
$ hub install animegan_v2_paprika_54
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
**参数** ## 三、模型API预测
* images (list\[numpy.ndarray\]): 图片数据，ndarray.shape 为 \[H, W, C\]，默认为 None； - ### 1、预测代码示例
* paths (list\[str\]): 图片的路径，默认为 None；
* visualization (bool): 是否将识别结果保存为图片文件，默认设为 False；
* output\_dir (str): 图片的保存路径，默认设为 output；
* min\_size (int): 输入图片的短边最小尺寸，默认设为 32；
* max\_size (int): 输入图片的短边最大尺寸，默认设为 1024。
- ```python
import paddlehub as hub
import cv2
**返回** model = hub.Module(name="animegan_v2_paprika_54")
result = model.style_transfer(images=[cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')])
# or
# result = model.style_transfer(paths=['/PATH/TO/IMAGE'])
```
* res (list\[numpy.ndarray\]): 输出图像数据，ndarray.shape 为 \[H, W, C\]。 - ### 2、API
- ```python
def style_transfer(images=None,
paths=None,
output_dir='output',
visualization=False,
min_size=32,
max_size=1024)
```
## 预测代码示例 - 风格转换API，将输入的图片转换为漫画风格。
```python - **参数**
import cv2
import paddlehub as hub
# 模型加载 - images (list\[numpy.ndarray\]): 图片数据，ndarray.shape 为 \[H, W, C\]；<br/>
# use_gpu：是否使用GPU进行预测 - paths (list\[str\]): 图片的路径；<br/>
model = hub.Module(name='animegan_v2_paprika_54', use_gpu=False) - output\_dir (str): 图片的保存路径，默认设为 output；<br/>
- visualization (bool): 是否将结果保存为图片文件；<br/>
- min\_size (int): 输入图片的短边最小尺寸，默认设为 32；<br/>
- max\_size (int): 输入图片的短边最大尺寸，默认设为 1024。
# 模型预测 - **返回**
result = model.style_transfer(images=[cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')]) - res (list\[numpy.ndarray\]): 输出图像数据，ndarray.shape 为 \[H, W, C\]
# or
# result = model.style_transfer(paths=['/PATH/TO/IMAGE'])
```
## 服务部署 ## 四、服务部署
PaddleHub Serving可以部署一个在线图像风格转换服务。 - PaddleHub Serving可以部署一个在线图像风格转换服务。
## 第一步：启动PaddleHub Serving - ### 第一步：启动PaddleHub Serving
运行启动命令： - 运行启动命令：
```shell - ```shell
$ hub serving start -m animegan_v2_paprika_54 $ hub serving start -m animegan_v2_paprika_54
``` ```
这样就完成了一个图像风格转换的在线服务API的部署，默认端口号为8866。 - 这样就完成了一个图像风格转换的在线服务API的部署，默认端口号为8866。
**NOTE:** 如使用GPU预测，则需要在启动服务之前，请设置CUDA\_VISIBLE\_DEVICES环境变量，否则不用设置。 - **NOTE:** 如使用GPU预测，则需要在启动服务之前，请设置CUDA\_VISIBLE\_DEVICES环境变量，否则不用设置。
## 第二步：发送预测请求 - ### 第二步：发送预测请求
配置好服务端，以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果 - 配置好服务端，以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果
```python - ```python
import requests import requests
import json import json
import cv2 import cv2
import base64 import base64
def cv2_to_base64(image): def cv2_to_base64(image):
data = cv2.imencode('.jpg', image)[1] data = cv2.imencode('.jpg', image)[1]
return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8') return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8')
# 发送HTTP请求
data = {'images':[cv2_to_base64(cv2.imread("/PATH/TO/IMAGE"))]}
headers = {"Content-type": "application/json"}
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/animegan_v2_paprika_54"
r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
# 打印预测结果
print(r.json()["results"])
```
# 发送HTTP请求
data = {'images':[cv2_to_base64(cv2.imread("/PATH/TO/IMAGE"))]}
headers = {"Content-type": "application/json"}
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/animegan_v2_paprika_54"
r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
# 打印预测结果 ## 五、更新历史
print(r.json()["results"])
```
* 1.0.0
## 模型相关信息 初始发布
### 模型代码 * 1.0.1
https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGANv2 适配paddlehub2.0
### 依赖 * 1.0.2
paddlepaddle >= 1.8.0 删除batch_size选项
paddlehub >= 1.8.0 - ```shell
$ hub install animegan_v2_paprika_54==1.0.2
```
\ No newline at end of file
modules/image/Image_gan/style_transfer/animegan_v2_paprika_97/README.md
浏览文件 @ 245cc67b
## 模型概述 # animegan_v2_paprika_97
AnimeGAN V2 图像风格转换模型
模型可将输入的图像转换成Paprika风格 |模型名称|animegan_v2_paprika_97|
| :--- | :---: |
|类别|图像 - 图像生成|
|网络|AnimeGAN|
|数据集|Paprika|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|9.7MB|
|最新更新日期|2021-07-30|
|数据指标|-|
模型权重转换自AnimeGAN V2官方开源项目
模型所使用的权重为Paprika-97.ckpt ## 一、模型基本信息
模型详情请参考[AnimeGAN V2 开源项目](https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGANv2) - ### 应用效果展示
- 样例结果示例：
<p align="center">
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/35907364/136652269-48b8c902-3a2b-46b7-a9f2-d500097bbb0e.jpg" width = "450" height = "300" hspace='10'/>
<br />
输入图像
<br />
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/35907364/136652280-7e9ebfd2-8a45-4b5b-b3ac-f107770525c4.jpg" width = "450" height = "300" hspace='10'/>
<br />
输出图像
<br />
</p>
## 模型安装
```shell
$hub install animegan_v2_paprika_97
```
- ### 模型介绍
## API 说明 - AnimeGAN V2 图像风格转换模型, 模型可将输入的图像转换成红辣椒动漫风格，模型权重转换自[AnimeGAN V2官方开源项目](https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGAN)。
```python
def style_transfer(
self,
images=None,
paths=None,
output_dir='output',
visualization=False,
min_size=32,
max_size=1024
)
```
风格转换API，将输入的图片转换为漫画风格。 ## 二、安装
- ### 1、环境依赖
- paddlepaddle >= 1.8.0
转换效果图如下： - paddlehub >= 1.8.0 | [如何安装paddlehub](../../../../docs/docs_ch/get_start/installation.rst)
![输入图像](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/bd002c4bb6a7427daf26988770bb18648b7d8d2bfd6746bfb9a429db4867727f) - ### 2、安装
![输出图像](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/3b962a18a22e43028cc5530db1c5adb1a42e6aae4bb74b8598ee30ed52b59c8b)
- ```shell
$ hub install animegan_v2_paprika_97
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
**参数** ## 三、模型API预测
* images (list\[numpy.ndarray\]): 图片数据，ndarray.shape 为 \[H, W, C\]，默认为 None； - ### 1、预测代码示例
* paths (list\[str\]): 图片的路径，默认为 None；
* visualization (bool): 是否将识别结果保存为图片文件，默认设为 False；
* output\_dir (str): 图片的保存路径，默认设为 output；
* min\_size (int): 输入图片的短边最小尺寸，默认设为 32；
* max\_size (int): 输入图片的短边最大尺寸，默认设为 1024。
- ```python
import paddlehub as hub
import cv2
**返回** model = hub.Module(name="animegan_v2_paprika_97")
result = model.style_transfer(images=[cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')])
# or
# result = model.style_transfer(paths=['/PATH/TO/IMAGE'])
```
* res (list\[numpy.ndarray\]): 输出图像数据，ndarray.shape 为 \[H, W, C\]。 - ### 2、API
- ```python
def style_transfer(images=None,
paths=None,
output_dir='output',
visualization=False,
min_size=32,
max_size=1024)
```
- 风格转换API，将输入的图片转换为漫画风格。
## 预测代码示例 - **参数**
```python - images (list\[numpy.ndarray\]): 图片数据，ndarray.shape 为 \[H, W, C\]；<br/>
import cv2 - paths (list\[str\]): 图片的路径；<br/>
import paddlehub as hub - output\_dir (str): 图片的保存路径，默认设为 output；<br/>
- visualization (bool): 是否将识别结果保存为图片文件；<br/>
- min\_size (int): 输入图片的短边最小尺寸，默认设为 32；<br/>
- max\_size (int): 输入图片的短边最大尺寸，默认设为 1024。
# 模型加载 **NOTE:** paths和images两个参数选择其一进行提供数据
# use_gpu：是否使用GPU进行预测
model = hub.Module(name='animegan_v2_paprika_97', use_gpu=False)
# 模型预测 - **返回**
result = model.style_transfer(images=[cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')]) - res (list\[numpy.ndarray\]): 输出图像数据，ndarray.shape 为 \[H, W, C\]
# or
# result = model.style_transfer(paths=['/PATH/TO/IMAGE'])
```
## 服务部署 ## 四、服务部署
PaddleHub Serving可以部署一个在线图像风格转换服务。 - PaddleHub Serving可以部署一个在线图像风格转换服务。
## 第一步：启动PaddleHub Serving - ### 第一步：启动PaddleHub Serving
运行启动命令： - 运行启动命令：
```shell - ```shell
$ hub serving start -m animegan_v2_paprika_97 $ hub serving start -m animegan_v2_paprika_97
``` ```
这样就完成了一个图像风格转换的在线服务API的部署，默认端口号为8866。 - 这样就完成了一个图像风格转换的在线服务API的部署，默认端口号为8866。
**NOTE:** 如使用GPU预测，则需要在启动服务之前，请设置CUDA\_VISIBLE\_DEVICES环境变量，否则不用设置。 - **NOTE:** 如使用GPU预测，则需要在启动服务之前，请设置CUDA\_VISIBLE\_DEVICES环境变量，否则不用设置。
## 第二步：发送预测请求 - ### 第二步：发送预测请求
配置好服务端，以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果 - 配置好服务端，以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果
```python - ```python
import requests import requests
import json import json
import cv2 import cv2
import base64 import base64
def cv2_to_base64(image): def cv2_to_base64(image):
data = cv2.imencode('.jpg', image)[1] data = cv2.imencode('.jpg', image)[1]
return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8') return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8')
# 发送HTTP请求
data = {'images':[cv2_to_base64(cv2.imread("/PATH/TO/IMAGE"))]}
headers = {"Content-type": "application/json"}
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/animegan_v2_paprika_97"
r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
# 发送HTTP请求 # 打印预测结果
data = {'images':[cv2_to_base64(cv2.imread("/PATH/TO/IMAGE"))]} print(r.json()["results"])
headers = {"Content-type": "application/json"} ```
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/animegan_v2_paprika_97"
r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
# 打印预测结果
print(r.json()["results"])
```
## 五、更新历史
## 模型相关信息 * 1.0.0
### 模型代码 初始发布
https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGANv2 * 1.0.1
### 依赖 适配paddlehub2.0
paddlepaddle >= 1.8.0 * 1.0.2
paddlehub >= 1.8.0 删除batch_size选项
modules/image/classification/DriverStatusRecognition/README.md
浏览文件 @ 245cc67b
DriverStatusRecognition # DriverStatusRecognition
类别 图像 - 图像分类
网络 MobileNetV3_small_ssld
数据集 分心司机检测数据集
# 模型概述 |模型名称|DriverStatusRecognition|
驾驶员状态识别（DriverStatusRecognition），该模型可挖掘出人在疲劳状态下的表情特征，然后将这些定性的表情特征进行量化，提取出面部特征点及特征指标作为判断依据，再结合实验数据总结出基于这些参数的识别方法，最后输入获取到的状态数据进行识别和判断。该PaddleHub Module支持API预测及命令行预测。 | :--- | :---: |
|类别|图像-图像分类|
|网络|MobileNetV3_small_ssld|
|数据集|分心司机检测数据集|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|6MB|
|最新更新日期|-|
|数据指标|-|
# 选择模型版本进行安装
$ hub install DriverStatusRecognition==1.0.0
# 在线体验 ## 一、模型基本信息
[AI Studio快速体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1649513)
# 命令行预测示例
$ hub run DriverStatusRecognition --image 1.png --use_gpu True
# Module API说明
## def predict(data)
驾驶员状态识别预测接口，输入一张图像，输出该图像上驾驶员的状态
### 参数
- data：dict类型，key为image，str类型，value为待检测的图片路径，list类型。
### 返回 - ### 模型介绍
- result：list类型，每个元素为对应输入图片的预测结果。预测结果为dict类型，key为该图片分类结果label，value为该label对应的概率
# 代码示例 - 驾驶员状态识别（DriverStatusRecognition），该模型可挖掘出人在疲劳状态下的表情特征，然后将这些定性的表情特征进行量化，提取出面部特征点及特征指标作为判断依据，再结合实验数据总结出基于这些参数的识别方法，最后输入获取到的状态数据进行识别和判断。该PaddleHub Module支持API预测及命令行预测。
## API调用 ## 二、安装
~~~
import cv2
import paddlehub as hub
module = hub.Module(directory='DriverStatusRecognition') # 一行代码实现模型调用 - ### 1、环境依赖
images = [cv2.imread('work/imgs/test/img_1622.jpg'), cv2.imread('work/imgs/test/img_14165.jpg'), cv2.imread('work/imgs/test/img_47183.jpg')] - paddlepaddle >= 2.0.0
results = module.predict(images=images)
for result in results: - paddlehub >= 2.0.0 | [如何安装paddlehub](../../../../docs/docs_ch/get_start/installation.rst)
- paddlex >= 1.3.7
- ### 2、安装
- ```shell
$ hub install DriverStatusRecognition
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
- ### 3、在线体验
[AI Studio 快速体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1649513)
## 三、模型API预测
- ### 1、命令行预测
- ```shell
$ hub run DriverStatusRecognition --input_path /PATH/TO/IMAGE
```
- 通过命令行方式实现图像分类模型的调用，更多请见 [PaddleHub命令行指令](../../../../docs/docs_ch/tutorial/cmd_usage.rst)
- ### 2、预测代码示例
- ```python
import paddlehub as hub
import cv2
classifier = hub.Module(name="DriverStatusRecognition")
images = [cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')]
results = classifier.predict(images=images)
for result in results:
print(result) print(result)
~~~ ```
- ### 3、API
- ```python
def predict(images)
```
- 分类接口API。
- **参数**
- images：list类型，待检测的图像。
- **返回**
- result：list类型，每个元素为对应输入图片的预测结果。
## 命令行调用
~~~
$ hub run DriverStatusRecognition --image 1.png --use_gpu True
~~~
# 效果展示
## 原图 ## 四、更新历史
<img src="/docs/imgs/Readme_Related/Image_Classification_Drivers.png">
## 输出结果 * 1.0.0
~~~
[{'category_id': 5, 'category': 'ch5', 'score': 0.47390476}]
[{'category_id': 2, 'category': 'ch2', 'score': 0.99997914}]
[{'category_id': 1, 'category': 'ch1', 'score': 0.99996376}]
~~~
# 贡献者 初始发布
郑博培、彭兆帅
# 依赖 - ```shell
paddlepaddle >= 2.0.0<br> $ hub install DriverStatusRecognition==1.0.0
paddlehub >= 2.0.0 ```
modules/image/classification/SnakeIdentification/README.md
浏览文件 @ 245cc67b
SnakeIdentification # SnakeIdentification
类别 图像 - 图像分类
网络 ResNet50_vd_ssld
数据集 蛇种数据集
# 模型概述 |模型名称|SnakeIdentification|
蛇种识别（SnakeIdentification），该模型可准确识别蛇的种类，并精准判断蛇的毒性。该PaddleHub Module支持API预测及命令行预测。 | :--- | :---: |
|类别|图像-图像分类|
|网络|ResNet50_vd_ssld|
|数据集|蛇种数据集|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|84MB|
|最新更新日期|-|
|数据指标|-|
# 选择模型版本进行安装
$ hub install SnakeIdentification==1.0.0
# 在线体验 ## 一、模型基本信息
[AI Studio快速体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1646951)
# 命令行预测示例
$ hub run SnakeIdentification --image 1.png --use_gpu True
# Module API说明
## def predict(data)
蛇种识别预测接口，输入一张图像，输出该图像上蛇的类别
### 参数
- data：dict类型，key为image，str类型，value为待检测的图片路径，list类型。
### 返回 - ### 模型介绍
- result：list类型，每个元素为对应输入图片的预测结果。预测结果为dict类型，key为该图片分类结果label，value为该label对应的概率
# 代码示例 - 蛇种识别（SnakeIdentification），该模型可准确识别蛇的种类，并精准判断蛇的毒性。该PaddleHub Module支持API预测及命令行预测。
## API调用 ## 二、安装
~~~
import cv2
import paddlehub as hub
module = hub.Module(name="SnakeIdentification") - ### 1、环境依赖
images = [cv2.imread('snake_data/class_1/2421.jpg')] - paddlepaddle >= 2.0.0
# execute predict and print the result - paddlehub >= 2.0.0 | [如何安装paddlehub](../../../../docs/docs_ch/get_start/installation.rst)
results = module.predict(images=images)
for result in results: - paddlex >= 1.3.7
- ### 2、安装
- ```shell
$ hub install SnakeIdentification
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
- ### 3、在线体验
[AI Studio 快速体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1646951)
## 三、模型API预测
- ### 1、命令行预测
- ```shell
$ hub run SnakeIdentification --input_path /PATH/TO/IMAGE
```
- 通过命令行方式实现图像分类模型的调用，更多请见 [PaddleHub命令行指令](../../../../docs/docs_ch/tutorial/cmd_usage.rst)
- ### 2、预测代码示例
- ```python
import paddlehub as hub
import cv2
classifier = hub.Module(name="SnakeIdentification")
images = [cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')]
results = classifier.predict(images=images)
for result in results:
print(result) print(result)
~~~ ```
- ### 3、API
- ```python
def predict(images)
```
- 分类接口API。
- **参数**
- images：list类型，待检测的图像。
- **返回**
- result：list类型，每个元素为对应输入图片的预测结果。
## 命令行调用
~~~
$ hub run SnakeIdentification --image 1.png --use_gpu True
~~~
# 效果展示
## 原图 ## 四、更新历史
<img src="/docs/imgs/Readme_Related/Image_Classification_Snake.png">
## 输出结果 * 1.0.0
~~~
[{'category_id': 0, 'category': '水蛇', 'score': 0.9999205}]
~~~
# 贡献者 初始发布
郑博培、彭兆帅
# 依赖 - ```shell
paddlepaddle >= 2.0.0<br> $ hub install SnakeIdentification==1.0.0
paddlehub >= 2.0.0 ```
modules/image/classification/alexnet_imagenet/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 245cc67b
# alexnet_imagenet
|模型名称|alexnet_imagenet|
| :--- | :---: |
|类别|图像-图像分类|
|网络|AlexNet|
|数据集|ImageNet-2012|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|234MB|
|最新更新日期|-|
|数据指标|-|
## 一、模型基本信息
- ### 模型介绍
- AlexNet是图像分类中的经典模型。模型由Alex Krizhevsky于2012年提出，并在2012年ILSVRC比赛中夺得冠军。该PaddleHub Module结构为AlexNet，基于ImageNet-2012数据集训练，接受输入图片大小为224 x 224 x 3，支持直接通过命令行或者Python接口进行预测。
## 二、安装
- ### 1、环境依赖
- paddlepaddle >= 1.4.0
- paddlehub >= 1.0.0 | [如何安装paddlehub](../../../../docs/docs_ch/get_start/installation.rst)
- ### 2、安装
- ```shell
$ hub install alexnet_imagenet
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
## 三、模型API预测
- ### 1、命令行预测
- ```shell
$ hub run alexnet_imagenet --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
```
- 通过命令行方式实现图像分类模型的调用，更多请见 [PaddleHub命令行指令](../../../../docs/docs_ch/tutorial/cmd_usage.rst)
- ### 2、预测代码示例
- ```python
import paddlehub as hub
import cv2
classifier = hub.Module(name="alexnet_imagenet")
test_img_path = "/PATH/TO/IMAGE"
input_dict = {"image": [test_img_path]}
result = classifier.classification(data=input_dict)
```
- ### 3、API
- ```python
def classification(data)
```
- 分类接口API。
- **参数**
- data：dict类型，key为image，str类型，value为待检测的图片路径，list类型。
- **返回**
- result：list类型，每个元素为对应输入图片的预测结果。预测结果为dict类型，key为该图片分类结果label，value为该label对应的概率。
## 四、更新历史
* 1.0.0
初始发布
- ```shell
$ hub install alexnet_imagenet==1.0.0
```
modules/image/classification/darknet53_imagenet/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 245cc67b
# darknet53_imagenet
|模型名称|darknet53_imagenet|
| :--- | :---: |
|类别|图像-图像分类|
|网络|DarkNet|
|数据集|ImageNet-2012|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|160MB|
|最新更新日期|-|
|数据指标|-|
## 一、模型基本信息
- ### 模型介绍
- DarkNet 是由 Joseph Redmon 提出的图像分类模型，并应用于Yolov3 中作为 Backbone 来完成特征提取。该网络采用连续的 3*3 和 1*1 卷积进行连接，并像ResNet 一样有ShortCut连接。该 PaddleHub Module 基于 ImageNet-2012 数据集训练，接受输入图片大小为 224 x 224 x 3，支持直接通过命令行或者 Python 接口进行预测。
## 二、安装
- ### 1、环境依赖
- paddlepaddle >= 1.4.0
- paddlehub >= 1.0.0 | [如何安装paddlehub](../../../../docs/docs_ch/get_start/installation.rst)
- ### 2、安装
- ```shell
$ hub install darknet53_imagenet
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
## 三、模型API预测
- ### 1、命令行预测
- ```shell
$ hub run darknet53_imagenet --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
```
- 通过命令行方式实现文字识别模型的调用，更多请见 [PaddleHub命令行指令](../../../../docs/docs_ch/tutorial/cmd_usage.rst)
- ### 2、预测代码示例
- ```python
import paddlehub as hub
import cv2
classifier = hub.Module(name="darknet53_imagenet")
test_img_path = "/PATH/TO/IMAGE"
input_dict = {"image": [test_img_path]}
result = classifier.classification(data=input_dict)
```
- ### 3、API
- ```python
def classification(data)
```
- 分类接口API。
- **参数**
- data：dict类型，key为image，str类型，value为待检测的图片路径，list类型。
- **返回**
- result：list类型，每个元素为对应输入图片的预测结果。预测结果为dict类型，key为该图片分类结果label，value为该label对应的概率。
## 四、更新历史
* 1.0.0
初始发布
- ```shell
$ hub install darknet53_imagenet==1.0.0
```
modules/image/classification/densenet121_imagenet/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 245cc67b
# densenet121_imagenet
|模型名称|densenet121_imagenet|
| :--- | :---: |
|类别|图像-图像分类|
|网络|DenseNet|
|数据集|ImageNet-2012|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|34MB|
|最新更新日期|-|
|数据指标|-|
## 一、模型基本信息
- ### 模型介绍
- DenseNet 是 CVPR 2017 最佳论文的模型，DenseNet 以前馈方式将每一层与其他层连接，从而 L 层网络就有 L(L+1)/2 个直接连接。对于每一层，其输入是之前的所有层的特征图，而自己的特征图作为之后所有层的输入。DenseNet 缓解了梯度消失问题，加强特征传播，促进了特征重用，并大幅减少了参数量。该PaddleHub Module结构为 DenseNet121，基于ImageNet-2012数据集训练，接受输入图片大小为 224 x 224 x 3，支持直接通过命令行或者Python接口进行预测。
## 二、安装
- ### 1、环境依赖
- paddlepaddle >= 1.4.0
- paddlehub >= 1.0.0 | [如何安装paddlehub](../../../../docs/docs_ch/get_start/installation.rst)
- ### 2、安装
- ```shell
$ hub install densenet121_imagenet
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
## 三、模型API预测
- ### 1、命令行预测
- ```shell
$ hub run densenet121_imagenet --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
```
- 通过命令行方式实现图像分类模型的调用，更多请见 [PaddleHub命令行指令](../../../../docs/docs_ch/tutorial/cmd_usage.rst)
- ### 2、预测代码示例
- ```python
import paddlehub as hub
import cv2
classifier = hub.Module(name="densenet121_imagenet")
test_img_path = "/PATH/TO/IMAGE"
input_dict = {"image": [test_img_path]}
result = classifier.classification(data=input_dict)
```
- ### 3、API
- ```python
def classification(data)
```
- 分类接口API。
- **参数**
- data：dict类型，key为image，str类型，value为待检测的图片路径，list类型。
- **返回**
- result：list类型，每个元素为对应输入图片的预测结果。预测结果为dict类型，key为该图片分类结果label，value为该label对应的概率。
## 四、更新历史
* 1.0.0
初始发布
- ```shell
$ hub install densenet121_imagenet==1.0.0
```
modules/image/classification/densenet161_imagenet/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 245cc67b
# densenet161_imagenet
|模型名称|densenet161_imagenet|
| :--- | :---: |
|类别|图像-图像分类|
|网络|DenseNet|
|数据集|ImageNet-2012|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|114MB|
|最新更新日期|-|
|数据指标|-|
## 一、模型基本信息
- ### 模型介绍
- DenseNet 是 CVPR 2017 最佳论文的模型，DenseNet 以前馈方式将每一层与其他层连接，从而 L 层网络就有 L(L+1)/2 个直接连接。对于每一层，其输入是之前的所有层的特征图，而自己的特征图作为之后所有层的输入。DenseNet 缓解了梯度消失问题，加强特征传播，促进了特征重用，并大幅减少了参数量。该PaddleHub Module结构为 DenseNet161，基于ImageNet-2012数据集训练，接受输入图片大小为 224 x 224 x 3，支持直接通过命令行或者Python接口进行预测。
## 二、安装
- ### 1、环境依赖
- paddlepaddle >= 1.4.0
- paddlehub >= 1.0.0 | [如何安装paddlehub](../../../../docs/docs_ch/get_start/installation.rst)
- ### 2、安装
- ```shell
$ hub install densenet161_imagenet
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
## 三、模型API预测
- ### 1、命令行预测
- ```shell
$ hub run densenet161_imagenet --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
```
- 通过命令行方式实现图像分类模型的调用，更多请见 [PaddleHub命令行指令](../../../../docs/docs_ch/tutorial/cmd_usage.rst)
- ### 2、预测代码示例
- ```python
import paddlehub as hub
import cv2
classifier = hub.Module(name="densenet161_imagenet")
test_img_path = "/PATH/TO/IMAGE"
input_dict = {"image": [test_img_path]}
result = classifier.classification(data=input_dict)
```
- ### 3、API
- ```python
def classification(data)
```
- 分类接口API。
- **参数**
- data：dict类型，key为image，str类型，value为待检测的图片路径，list类型。
- **返回**
- result：list类型，每个元素为对应输入图片的预测结果。预测结果为dict类型，key为该图片分类结果label，value为该label对应的概率。
## 四、更新历史
* 1.0.0
初始发布
- ```shell
$ hub install densenet161_imagenet==1.0.0
```
modules/image/classification/densenet169_imagenet/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 245cc67b
# densenet169_imagenet
|模型名称|densenet169_imagenet|
| :--- | :---: |
|类别|图像-图像分类|
|网络|DenseNet|
|数据集|ImageNet-2012|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|59MB|
|最新更新日期|-|
|数据指标|-|
## 一、模型基本信息
- ### 模型介绍
- DenseNet 是 CVPR 2017 最佳论文的模型，DenseNet 以前馈方式将每一层与其他层连接，从而 L 层网络就有 L(L+1)/2 个直接连接。对于每一层，其输入是之前的所有层的特征图，而自己的特征图作为之后所有层的输入。DenseNet 缓解了梯度消失问题，加强特征传播，促进了特征重用，并大幅减少了参数量。该PaddleHub Module结构为 DenseNet169，基于ImageNet-2012数据集训练，接受输入图片大小为 224 x 224 x 3，支持直接通过命令行或者Python接口进行预测。
## 二、安装
- ### 1、环境依赖
- paddlepaddle >= 1.4.0
- paddlehub >= 1.0.0 | [如何安装paddlehub](../../../../docs/docs_ch/get_start/installation.rst)
- ### 2、安装
- ```shell
$ hub install densenet169_imagenet
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
## 三、模型API预测
- ### 1、命令行预测
- ```shell
$ hub run densenet169_imagenet --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
```
- 通过命令行方式实现图像分类模型的调用，更多请见 [PaddleHub命令行指令](../../../../docs/docs_ch/tutorial/cmd_usage.rst)
- ### 2、预测代码示例
- ```python
import paddlehub as hub
import cv2
classifier = hub.Module(name="densenet169_imagenet")
test_img_path = "/PATH/TO/IMAGE"
input_dict = {"image": [test_img_path]}
result = classifier.classification(data=input_dict)
```
- ### 3、API
- ```python
def classification(data)
```
- 分类接口API。
- **参数**
- data：dict类型，key为image，str类型，value为待检测的图片路径，list类型。
- **返回**
- result：list类型，每个元素为对应输入图片的预测结果。预测结果为dict类型，key为该图片分类结果label，value为该label对应的概率。
## 四、更新历史
* 1.0.0
初始发布
- ```shell
$ hub install densenet169_imagenet==1.0.0
```
modules/image/classification/densenet201_imagenet/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 245cc67b
# densenet201_imagenet
|模型名称|densenet201_imagenet|
| :--- | :---: |
|类别|图像-图像分类|
|网络|DenseNet|
|数据集|ImageNet-2012|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|82MB|
|最新更新日期|-|
|数据指标|-|
## 一、模型基本信息
- ### 模型介绍
- DenseNet 是 CVPR 2017 最佳论文的模型，DenseNet 以前馈方式将每一层与其他层连接，从而 L 层网络就有 L(L+1)/2 个直接连接。对于每一层，其输入是之前的所有层的特征图，而自己的特征图作为之后所有层的输入。DenseNet 缓解了梯度消失问题，加强特征传播，促进了特征重用，并大幅减少了参数量。该PaddleHub Module结构为 DenseNet201，基于ImageNet-2012数据集训练，接受输入图片大小为 224 x 224 x 3，支持直接通过命令行或者Python接口进行预测。
## 二、安装
- ### 1、环境依赖
- paddlepaddle >= 1.4.0
- paddlehub >= 1.0.0 | [如何安装paddlehub](../../../../docs/docs_ch/get_start/installation.rst)
- ### 2、安装
- ```shell
$ hub install densenet201_imagenet
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
## 三、模型API预测
- ### 1、命令行预测
- ```shell
$ hub run densenet201_imagenet --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
```
- 通过命令行方式实现图像分类模型的调用，更多请见 [PaddleHub命令行指令](../../../../docs/docs_ch/tutorial/cmd_usage.rst)
- ### 2、预测代码示例
- ```python
import paddlehub as hub
import cv2
classifier = hub.Module(name="densenet201_imagenet")
test_img_path = "/PATH/TO/IMAGE"
input_dict = {"image": [test_img_path]}
result = classifier.classification(data=input_dict)
```
- ### 3、API
- ```python
def classification(data)
```
- 分类接口API。
- **参数**
- data：dict类型，key为image，str类型，value为待检测的图片路径，list类型。
- **返回**
- result：list类型，每个元素为对应输入图片的预测结果。预测结果为dict类型，key为该图片分类结果label，value为该label对应的概率。
## 四、更新历史
* 1.0.0
初始发布
- ```shell
$ hub install densenet201_imagenet==1.0.0
```
modules/image/classification/densenet264_imagenet/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 245cc67b
# densenet264_imagenet
|模型名称|densenet264_imagenet|
| :--- | :---: |
|类别|图像-图像分类|
|网络|DenseNet|
|数据集|ImageNet-2012|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|135MB|
|最新更新日期|-|
|数据指标|-|
## 一、模型基本信息
- ### 模型介绍
- DenseNet 是 CVPR 2017 最佳论文的模型，DenseNet 以前馈方式将每一层与其他层连接，从而 L 层网络就有 L(L+1)/2 个直接连接。对于每一层，其输入是之前的所有层的特征图，而自己的特征图作为之后所有层的输入。DenseNet 缓解了梯度消失问题，加强特征传播，促进了特征重用，并大幅减少了参数量。该PaddleHub Module结构为 DenseNet264，基于ImageNet-2012数据集训练，接受输入图片大小为 224 x 224 x 3，支持直接通过命令行或者Python接口进行预测。
## 二、安装
- ### 1、环境依赖
- paddlepaddle >= 1.4.0
- paddlehub >= 1.0.0 | [如何安装paddlehub](../../../../docs/docs_ch/get_start/installation.rst)
- ### 2、安装
- ```shell
$ hub install densenet264_imagenet
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
## 三、模型API预测
- ### 1、命令行预测
- ```shell
$ hub run densenet264_imagenet --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
```
- 通过命令行方式实现图像分类模型的调用，更多请见 [PaddleHub命令行指令](../../../../docs/docs_ch/tutorial/cmd_usage.rst)
- ### 2、预测代码示例
- ```python
import paddlehub as hub
import cv2
classifier = hub.Module(name="densenet264_imagenet")
test_img_path = "/PATH/TO/IMAGE"
input_dict = {"image": [test_img_path]}
result = classifier.classification(data=input_dict)
```
- ### 3、API
- ```python
def classification(data)
```
- 分类接口API。
- **参数**
- data：dict类型，key为image，str类型，value为待检测的图片路径，list类型。
- **返回**
- result：list类型，每个元素为对应输入图片的预测结果。预测结果为dict类型，key为该图片分类结果label，value为该label对应的概率
## 四、更新历史
* 1.0.0
初始发布
- ```shell
$ hub install densenet264_imagenet==1.0.0
```
modules/image/classification/dpn107_imagenet/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 245cc67b
# dpn107_imagenet
|模型名称|dpn107_imagenet|
| :--- | :---: |
|类别|图像-图像分类|
|网络|DPN|
|数据集|ImageNet-2012|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|335MB|
|最新更新日期|-|
|数据指标|-|
## 一、模型基本信息
- ### 模型介绍
- DPN(Dual Path Networks) 是 ImageNet 2017 目标定位冠军的图像分类模型，融合了 ResNet 和 DenseNet 的核心思想。该PaddleHub Module结构为 DPN107，基于ImageNet-2012数据集训练，接受输入图片大小为 224 x 224 x 3，支持直接通过命令行或者Python接口进行预测。
## 二、安装
- ### 1、环境依赖
- paddlepaddle >= 1.4.0
- paddlehub >= 1.0.0 | [如何安装paddlehub](../../../../docs/docs_ch/get_start/installation.rst)
- ### 2、安装
- ```shell
$ hub install dpn107_imagenet
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
## 三、模型API预测
- ### 1、命令行预测
- ```shell
$ hub run dpn107_imagenet --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
```
- 通过命令行方式实现图像分类模型的调用，更多请见 [PaddleHub命令行指令](../../../../docs/docs_ch/tutorial/cmd_usage.rst)
- ### 2、预测代码示例
- ```python
import paddlehub as hub
import cv2
classifier = hub.Module(name="dpn107_imagenet")
test_img_path = "/PATH/TO/IMAGE"
input_dict = {"image": [test_img_path]}
result = classifier.classification(data=input_dict)
```
- ### 3、API
- ```python
def classification(data)
```
- 分类接口API。
- **参数**
- data：dict类型，key为image，str类型，value为待检测的图片路径，list类型。
- **返回**
- result：list类型，每个元素为对应输入图片的预测结果。预测结果为dict类型，key为该图片分类结果label，value为该label对应的概率。
## 四、更新历史
* 1.0.0
初始发布
- ```shell
$ hub install dpn107_imagenet==1.0.0
```
modules/image/classification/dpn131_imagenet/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 245cc67b
# dpn131_imagenet
|模型名称|dpn131_imagenet|
| :--- | :---: |
|类别|图像-图像分类|
|网络|DPN|
|数据集|ImageNet-2012|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|306MB|
|最新更新日期|-|
|数据指标|-|
## 一、模型基本信息
- ### 模型介绍
- DPN(Dual Path Networks) 是 ImageNet 2017 目标定位冠军的图像分类模型，融合了 ResNet 和 DenseNet 的核心思想。该PaddleHub Module结构为 DPN98，基于ImageNet-2012数据集训练，接受输入图片大小为 224 x 224 x 3，支持直接通过命令行或者Python接口进行预测。
## 二、安装
- ### 1、环境依赖
- paddlepaddle >= 1.4.0
- paddlehub >= 1.0.0 | [如何安装paddlehub](../../../../docs/docs_ch/get_start/installation.rst)
- ### 2、安装
- ```shell
$ hub install dpn131_imagenet
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
## 三、模型API预测
- ### 1、命令行预测
- ```shell
$ hub run dpn131_imagenet --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
```
- 通过命令行方式实现图像分类模型的调用，更多请见 [PaddleHub命令行指令](../../../../docs/docs_ch/tutorial/cmd_usage.rst)
- ### 2、预测代码示例
- ```python
import paddlehub as hub
import cv2
classifier = hub.Module(name="dpn131_imagenet")
test_img_path = "/PATH/TO/IMAGE"
input_dict = {"image": [test_img_path]}
result = classifier.classification(data=input_dict)
```
- ### 3、API
- ```python
def classification(data)
```
- 分类接口API。
- **参数**
- data：dict类型，key为image，str类型，value为待检测的图片路径，list类型。
- **返回**
- result：list类型，每个元素为对应输入图片的预测结果。预测结果为dict类型，key为该图片分类结果label，value为该label对应的概率。
## 四、更新历史
* 1.0.0
初始发布
- ```shell
$ hub install dpn131_imagenet==1.0.0
```
modules/image/classification/dpn68_imagenet/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 245cc67b
# dpn68_imagenet
|模型名称|dpn68_imagenet|
| :--- | :---: |
|类别|图像-图像分类|
|网络|DPN|
|数据集|ImageNet-2012|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|50MB|
|最新更新日期|-|
|数据指标|-|
## 一、模型基本信息
- ### 模型介绍
- DPN(Dual Path Networks) 是 ImageNet 2017 目标定位冠军的图像分类模型，融合了 ResNet 和 DenseNet 的核心思想。该PaddleHub Module结构为 DPN68，基于ImageNet-2012数据集训练，接受输入图片大小为 224 x 224 x 3，支持直接通过命令行或者Python接口进行预测。
## 二、安装
- ### 1、环境依赖
- paddlepaddle >= 1.4.0
- paddlehub >= 1.0.0 | [如何安装paddlehub](../../../../docs/docs_ch/get_start/installation.rst)
- ### 2、安装
- ```shell
$ hub install dpn68_imagenet
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
## 三、模型API预测
- ### 1、命令行预测
- ```shell
$ hub run dpn68_imagenet --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
```
- 通过命令行方式实现图像分类模型的调用，更多请见 [PaddleHub命令行指令](../../../../docs/docs_ch/tutorial/cmd_usage.rst)
- ### 2、预测代码示例
- ```python
import paddlehub as hub
import cv2
classifier = hub.Module(name="dpn68_imagenet")
test_img_path = "/PATH/TO/IMAGE"
input_dict = {"image": [test_img_path]}
result = classifier.classification(data=input_dict)
```
- ### 3、API
- ```python
def classification(data)
```
- 分类接口API。
- **参数**
- data：dict类型，key为image，str类型，value为待检测的图片路径，list类型。
- **返回**
- result：list类型，每个元素为对应输入图片的预测结果。预测结果为dict类型，key为该图片分类结果label，value为该label对应的概率。
## 四、更新历史
* 1.0.0
初始发布
- ```shell
$ hub install dpn68_imagenet==1.0.0
```
modules/image/classification/dpn92_imagenet/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 245cc67b
# dpn92_imagenet
|模型名称|dpn92_imagenet|
| :--- | :---: |
|类别|图像-图像分类|
|网络|DPN|
|数据集|ImageNet-2012|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|146MB|
|最新更新日期|-|
|数据指标|-|
## 一、模型基本信息
- ### 模型介绍
- DPN(Dual Path Networks) 是 ImageNet 2017 目标定位冠军的图像分类模型，融合了 ResNet 和 DenseNet 的核心思想。该PaddleHub Module结构为 DPN92，基于ImageNet-2012数据集训练，接受输入图片大小为 224 x 224 x 3，支持直接通过命令行或者Python接口进行预测。
## 二、安装
- ### 1、环境依赖
- paddlepaddle >= 1.4.0
- paddlehub >= 1.0.0 | [如何安装paddlehub](../../../../docs/docs_ch/get_start/installation.rst)
- ### 2、安装
- ```shell
$ hub install dpn92_imagenet
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
## 三、模型API预测
- ### 1、命令行预测
- ```shell
$ hub run dpn92_imagenet --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
```
- 通过命令行方式实现图像分类模型的调用，更多请见 [PaddleHub命令行指令](../../../../docs/docs_ch/tutorial/cmd_usage.rst)
- ### 2、预测代码示例
- ```python
import paddlehub as hub
import cv2
classifier = hub.Module(name="dpn92_imagenet")
test_img_path = "/PATH/TO/IMAGE"
input_dict = {"image": [test_img_path]}
result = classifier.classification(data=input_dict)
```
- ### 3、API
- ```python
def classification(data)
```
- 分类接口API。
- **参数**
- data：dict类型，key为image，str类型，value为待检测的图片路径，list类型。
- **返回**
- result：list类型，每个元素为对应输入图片的预测结果。预测结果为dict类型，key为该图片分类结果label，value为该label对应的概率。
## 四、更新历史
* 1.0.0
初始发布
- ```shell
$ hub install dpn92_imagenet==1.0.0
```
modules/image/classification/dpn98_imagenet/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 245cc67b
# dpn98_imagenet
|模型名称|dpn98_imagenet|
| :--- | :---: |
|类别|图像-图像分类|
|网络|DPN|
|数据集|ImageNet-2012|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|238MB|
|最新更新日期|-|
|数据指标|-|
## 一、模型基本信息
- ### 模型介绍
- DPN(Dual Path Networks) 是 ImageNet 2017 目标定位冠军的图像分类模型，融合了 ResNet 和 DenseNet 的核心思想。该PaddleHub Module结构为 DPN98，基于ImageNet-2012数据集训练，接受输入图片大小为 224 x 224 x 3，支持直接通过命令行或者Python接口进行预测。
## 二、安装
- ### 1、环境依赖
- paddlepaddle >= 1.4.0
- paddlehub >= 1.0.0 | [如何安装paddlehub](../../../../docs/docs_ch/get_start/installation.rst)
- ### 2、安装
- ```shell
$ hub install dpn98_imagenet
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
## 三、模型API预测
- ### 1、命令行预测
- ```shell
$ hub run dpn98_imagenet --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
```
- 通过命令行方式实现图像分类模型的调用，更多请见 [PaddleHub命令行指令](../../../../docs/docs_ch/tutorial/cmd_usage.rst)
- ### 2、预测代码示例
- ```python
import paddlehub as hub
import cv2
classifier = hub.Module(name="dpn98_imagenet")
test_img_path = "/PATH/TO/IMAGE"
input_dict = {"image": [test_img_path]}
result = classifier.classification(data=input_dict)
```
- ### 3、API
- ```python
def classification(data)
```
- 分类接口API。
- **参数**
- data：dict类型，key为image，str类型，value为待检测的图片路径，list类型。
- **返回**
- result：list类型，每个元素为对应输入图片的预测结果。预测结果为dict类型，key为该图片分类结果label，value为该label对应的概率。
## 四、更新历史
* 1.0.0
初始发布
- ```shell
$ hub install dpn98_imagenet==1.0.0
```
modules/image/classification/efficientnetb0_imagenet/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 245cc67b
# efficientnetb0_imagenet
|模型名称|efficientnetb0_imagenet|
| :--- | :---: |
|类别|图像-图像分类|
|网络|EfficientNet|
|数据集|ImageNet-2012|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|22MB|
|最新更新日期|-|
|数据指标|-|
## 一、模型基本信息
- ### 模型介绍
- EfficientNet 是谷歌的开源新模型，是一个轻量级网络，它的主干网络由 MBConv 构成，同时采取了 squeeze-and-excitation 操作对网络结构进行优化。该 PaddleHub Module结构为 EfficientNetB0，基于 ImageNet-2012 数据集训练，接受输入图片大小为 224 x 224 x 3，支持直接通过命令行或者 Python 接口进行预测。
## 二、安装
- ### 1、环境依赖
- paddlepaddle >= 1.6.2
- paddlehub >= 1.6.0 | [如何安装paddlehub](../../../../docs/docs_ch/get_start/installation.rst)
- ### 2、安装
- ```shell
$ hub install efficientnetb0_imagenet
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
## 三、模型API预测
- ### 1、命令行预测
- ```shell
$ hub run efficientnetb0_imagenet --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
```
- 通过命令行方式实现分类模型的调用，更多请见 [PaddleHub命令行指令](../../../../docs/docs_ch/tutorial/cmd_usage.rst)
- ### 2、预测代码示例
- ```python
import paddlehub as hub
import cv2
classifier = hub.Module(name="efficientnetb0_imagenet")
result = classifier.classification(images=[cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')])
# or
# result = classifier.classification(paths=['/PATH/TO/IMAGE'])
```
- ### 3、API
- ```python
def classification(images=None,
paths=None,
batch_size=1,
use_gpu=False,
top_k=1):
```
- 分类接口API。
- **参数**
- images (list\[numpy.ndarray\]): 图片数据，每一个图片数据的shape 均为 \[H, W, C\]，颜色空间为 BGR； <br/>
- paths (list\[str\]): 图片的路径； <br/>
- batch\_size (int): batch 的大小；<br/>
- use\_gpu (bool): 是否使用 GPU；**若使用GPU，请先设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量** <br/>
- top\_k (int): 返回预测结果的前 k 个。
- **返回**
- res (list\[dict\]): 分类结果，列表的每一个元素均为字典，其中 key 为识别的菜品类别，value为置信度。
## 四、服务部署
- PaddleHub Serving可以部署一个图像识别的在线服务。
- ### 第一步：启动PaddleHub Serving
- 运行启动命令：
- ```shell
$ hub serving start -m efficientnetb0_imagenet
```
- 这样就完成了一个图像识别的在线服务的部署，默认端口号为8866。
- **NOTE:** 如使用GPU预测，则需要在启动服务之前，请设置CUDA\_VISIBLE\_DEVICES环境变量，否则不用设置。
- ### 第二步：发送预测请求
- 配置好服务端，以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果
- ```python
import requests
import json
import cv2
import base64
def cv2_to_base64(image):
data = cv2.imencode('.jpg', image)[1]
return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8')
# 发送HTTP请求
data = {'images':[cv2_to_base64(cv2.imread("/PATH/TO/IMAGE"))]}
headers = {"Content-type": "application/json"}
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/efficientnetb0_imagenet"
r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
# 打印预测结果
print(r.json()["results"])
```
## 五、更新历史
* 1.0.0
初始发布
* 1.1.0
提升预测性能以及易用性
- ```shell
$ hub install efficientnetb0_imagenet==1.1.0
```
modules/image/classification/efficientnetb0_small_imagenet/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 245cc67b
# efficientnetb0_small_imagenet
|模型名称|efficientnetb0_small_imagenet|
| :--- | :---: |
|类别|图像-图像分类|
|网络|EfficientNet|
|数据集|ImageNet-2012|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|20MB|
|最新更新日期|-|
|数据指标|-|
## 一、模型基本信息
- ### 模型介绍
- EfficientNet 是谷歌的开源新模型，是一个轻量级网络，它的主干网络由 MBConv 构成，同时采取了 squeeze-and-excitation 操作对网络结构进行优化。该 PaddleHub Module结构为 EfficientNetB0，基于 ImageNet-2012 数据集训练，接受输入图片大小为 224 x 224 x 3，支持直接通过命令行或者 Python 接口进行预测。
## 二、安装
- ### 1、环境依赖
- paddlepaddle >= 1.6.2
- paddlehub >= 1.6.0 | [如何安装paddlehub](../../../../docs/docs_ch/get_start/installation.rst)
- ### 2、安装
- ```shell
$ hub install efficientnetb0_small_imagenet
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
## 三、模型API预测
- ### 1、命令行预测
- ```shell
$ hub run efficientnetb0_small_imagenet --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
```
- 通过命令行方式实现分类模型的调用，更多请见 [PaddleHub命令行指令](../../../../docs/docs_ch/tutorial/cmd_usage.rst)
- ### 2、预测代码示例
- ```python
import paddlehub as hub
import cv2
classifier = hub.Module(name="efficientnetb0_small_imagenet")
result = classifier.classification(images=[cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')])
# or
# result = classifier.classification(paths=['/PATH/TO/IMAGE'])
```
- ### 3、API
- ```python
def classification(images=None,
paths=None,
batch_size=1,
use_gpu=False,
top_k=1):
```
- 分类接口API。
- **参数**
- images (list\[numpy.ndarray\]): 图片数据，每一个图片数据的shape 均为 \[H, W, C\]，颜色空间为 BGR； <br/>
- paths (list\[str\]): 图片的路径； <br/>
- batch\_size (int): batch 的大小；<br/>
- use\_gpu (bool): 是否使用 GPU；**若使用GPU，请先设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量** <br/>
- top\_k (int): 返回预测结果的前 k 个。
- **返回**
- res (list\[dict\]): 分类结果，列表的每一个元素均为字典，其中 key 为识别的菜品类别，value为置信度。
## 四、服务部署
- PaddleHub Serving可以部署一个图像识别的在线服务。
- ### 第一步：启动PaddleHub Serving
- 运行启动命令：
- ```shell
$ hub serving start -m efficientnetb0_small_imagenet
```
- 这样就完成了一个图像识别的在线服务的部署，默认端口号为8866。
- **NOTE:** 如使用GPU预测，则需要在启动服务之前，请设置CUDA\_VISIBLE\_DEVICES环境变量，否则不用设置。
- ### 第二步：发送预测请求
- 配置好服务端，以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果
- ```python
import requests
import json
import cv2
import base64
def cv2_to_base64(image):
data = cv2.imencode('.jpg', image)[1]
return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8')
# 发送HTTP请求
data = {'images':[cv2_to_base64(cv2.imread("/PATH/TO/IMAGE"))]}
headers = {"Content-type": "application/json"}
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/efficientnetb0_small_imagenet"
r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
# 打印预测结果
print(r.json()["results"])
```
## 五、更新历史
* 1.0.0
初始发布
- ```shell
$ hub install efficientnetb0_small_imagenet==1.0.0
```
modules/image/classification/efficientnetb1_imagenet/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 245cc67b
# efficientnetb1_imagenet
|模型名称|efficientnetb1_imagenet|
| :--- | :---: |
|类别|图像-图像分类|
|网络|EfficientNet|
|数据集|ImageNet-2012|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|33MB|
|最新更新日期|-|
|数据指标|-|
## 一、模型基本信息
- ### 模型介绍
- EfficientNet 是谷歌的开源新模型，是一个轻量级网络，它的主干网络由 MBConv 构成，同时采取了 squeeze-and-excitation 操作对网络结构进行优化。该 PaddleHub Module结构为 EfficientNetB1，基于 ImageNet-2012 数据集训练，接受输入图片大小为 224 x 224 x 3，支持直接通过命令行或者 Python 接口进行预测。
## 二、安装
- ### 1、环境依赖
- paddlepaddle >= 1.6.2
- paddlehub >= 1.6.0 | [如何安装paddlehub](../../../../docs/docs_ch/get_start/installation.rst)
- ### 2、安装
- ```shell
$ hub install efficientnetb1_imagenet
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
## 三、模型API预测
- ### 1、命令行预测
- ```shell
$ hub run efficientnetb1_imagenet --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
```
- 通过命令行方式实现分类模型的调用，更多请见 [PaddleHub命令行指令](../../../../docs/docs_ch/tutorial/cmd_usage.rst)
- ### 2、预测代码示例
- ```python
import paddlehub as hub
import cv2
classifier = hub.Module(name="efficientnetb1_imagenet")
result = classifier.classification(images=[cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')])
# or
# result = classifier.classification(paths=['/PATH/TO/IMAGE'])
```
- ### 3、API
- ```python
def classification(images=None,
paths=None,
batch_size=1,
use_gpu=False,
top_k=1):
```
- 分类接口API。
- **参数**
- images (list\[numpy.ndarray\]): 图片数据，每一个图片数据的shape 均为 \[H, W, C\]，颜色空间为 BGR； <br/>
- paths (list\[str\]): 图片的路径； <br/>
- batch\_size (int): batch 的大小；<br/>
- use\_gpu (bool): 是否使用 GPU；**若使用GPU，请先设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量** <br/>
- top\_k (int): 返回预测结果的前 k 个。
- **返回**
- res (list\[dict\]): 分类结果，列表的每一个元素均为字典，其中 key 为识别的菜品类别，value为置信度。
## 四、服务部署
- PaddleHub Serving可以部署一个图像识别的在线服务。
- ### 第一步：启动PaddleHub Serving
- 运行启动命令：
- ```shell
$ hub serving start -m efficientnetb1_imagenet
```
- 这样就完成了一个图像识别的在线服务的部署，默认端口号为8866。
- **NOTE:** 如使用GPU预测，则需要在启动服务之前，请设置CUDA\_VISIBLE\_DEVICES环境变量，否则不用设置。
- ### 第二步：发送预测请求
- 配置好服务端，以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果
- ```python
import requests
import json
import cv2
import base64
def cv2_to_base64(image):
data = cv2.imencode('.jpg', image)[1]
return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8')
# 发送HTTP请求
data = {'images':[cv2_to_base64(cv2.imread("/PATH/TO/IMAGE"))]}
headers = {"Content-type": "application/json"}
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/efficientnetb1_imagenet"
r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
# 打印预测结果
print(r.json()["results"])
```
## 五、更新历史
* 1.0.0
初始发布
* 1.1.0
提升预测性能以及易用性
- ```shell
$ hub install efficientnetb1_imagenet==1.1.0
```
modules/image/classification/efficientnetb2_imagenet/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 245cc67b
# efficientnetb2_imagenet
|模型名称|efficientnetb2_imagenet|
| :--- | :---: |
|类别|图像-图像分类|
|网络|EfficientNet|
|数据集|ImageNet-2012|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|38MB|
|最新更新日期|-|
|数据指标|-|
## 一、模型基本信息
- ### 模型介绍
- EfficientNet 是谷歌的开源新模型，是一个轻量级网络，它的主干网络由 MBConv 构成，同时采取了 squeeze-and-excitation 操作对网络结构进行优化。该 PaddleHub Module结构为 EfficientNetB2，基于 ImageNet-2012 数据集训练，接受输入图片大小为 224 x 224 x 3，支持直接通过命令行或者 Python 接口进行预测。
## 二、安装
- ### 1、环境依赖
- paddlepaddle >= 1.6.2
- paddlehub >= 1.6.0 | [如何安装paddlehub](../../../../docs/docs_ch/get_start/installation.rst)
- ### 2、安装
- ```shell
$ hub install efficientnetb2_imagenet
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
## 三、模型API预测
- ### 1、命令行预测
- ```shell
$ hub run efficientnetb2_imagenet --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
```
- 通过命令行方式实现分类模型的调用，更多请见 [PaddleHub命令行指令](../../../../docs/docs_ch/tutorial/cmd_usage.rst)
- ### 2、预测代码示例
- ```python
import paddlehub as hub
import cv2
classifier = hub.Module(name="efficientnetb2_imagenet")
result = classifier.classification(images=[cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')])
# or
# result = classifier.classification(paths=['/PATH/TO/IMAGE'])
```
- ### 3、API
- ```python
def classification(images=None,
paths=None,
batch_size=1,
use_gpu=False,
top_k=1):
```
- 分类接口API。
- **参数**
- images (list\[numpy.ndarray\]): 图片数据，每一个图片数据的shape 均为 \[H, W, C\]，颜色空间为 BGR； <br/>
- paths (list\[str\]): 图片的路径； <br/>
- batch\_size (int): batch 的大小；<br/>
- use\_gpu (bool): 是否使用 GPU；**若使用GPU，请先设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量** <br/>
- top\_k (int): 返回预测结果的前 k 个。
- **返回**
- res (list\[dict\]): 分类结果，列表的每一个元素均为字典，其中 key 为识别的菜品类别，value为置信度。
## 四、服务部署
- PaddleHub Serving可以部署一个图像识别的在线服务。
- ### 第一步：启动PaddleHub Serving
- 运行启动命令：
- ```shell
$ hub serving start -m efficientnetb2_imagenet
```
- 这样就完成了一个图像识别的在线服务的部署，默认端口号为8866。
- **NOTE:** 如使用GPU预测，则需要在启动服务之前，请设置CUDA\_VISIBLE\_DEVICES环境变量，否则不用设置。
- ### 第二步：发送预测请求
- 配置好服务端，以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果
- ```python
import requests
import json
import cv2
import base64
def cv2_to_base64(image):
data = cv2.imencode('.jpg', image)[1]
return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8')
# 发送HTTP请求
data = {'images':[cv2_to_base64(cv2.imread("/PATH/TO/IMAGE"))]}
headers = {"Content-type": "application/json"}
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/efficientnetb2_imagenet"
r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
# 打印预测结果
print(r.json()["results"])
```
## 五、更新历史
* 1.0.0
初始发布
* 1.1.0
提升预测性能以及易用性
- ```shell
$ hub install efficientnetb2_imagenet==1.1.0
```
modules/image/classification/efficientnetb3_imagenet/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 245cc67b
# efficientnetb3_imagenet
|模型名称|efficientnetb3_imagenet|
| :--- | :---: |
|类别|图像-图像分类|
|网络|EfficientNet|
|数据集|ImageNet-2012|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|51MB|
|最新更新日期|-|
|数据指标|-|
## 一、模型基本信息
- ### 模型介绍
- EfficientNet 是谷歌的开源新模型，是一个轻量级网络，它的主干网络由 MBConv 构成，同时采取了 squeeze-and-excitation 操作对网络结构进行优化。该 PaddleHub Module结构为 EfficientNetB3，基于 ImageNet-2012 数据集训练，接受输入图片大小为 224 x 224 x 3，支持直接通过命令行或者 Python 接口进行预测。
## 二、安装
- ### 1、环境依赖
- paddlepaddle >= 1.6.2
- paddlehub >= 1.6.0 | [如何安装paddlehub](../../../../docs/docs_ch/get_start/installation.rst)
- ### 2、安装
- ```shell
$ hub install efficientnetb3_imagenet
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
## 三、模型API预测
- ### 1、命令行预测
- ```shell
$ hub run efficientnetb3_imagenet --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
```
- 通过命令行方式实现分类模型的调用，更多请见 [PaddleHub命令行指令](../../../../docs/docs_ch/tutorial/cmd_usage.rst)
- ### 2、预测代码示例
- ```python
import paddlehub as hub
import cv2
classifier = hub.Module(name="efficientnetb3_imagenet")
result = classifier.classification(images=[cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')])
# or
# result = classifier.classification(paths=['/PATH/TO/IMAGE'])
```
- ### 3、API
- ```python
def classification(images=None,
paths=None,
batch_size=1,
use_gpu=False,
top_k=1):
```
- 分类接口API。
- **参数**
- images (list\[numpy.ndarray\]): 图片数据，每一个图片数据的shape 均为 \[H, W, C\]，颜色空间为 BGR； <br/>
- paths (list\[str\]): 图片的路径； <br/>
- batch\_size (int): batch 的大小；<br/>
- use\_gpu (bool): 是否使用 GPU；**若使用GPU，请先设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量** <br/>
- top\_k (int): 返回预测结果的前 k 个。
- **返回**
- res (list\[dict\]): 分类结果，列表的每一个元素均为字典，其中 key 为识别的菜品类别，value为置信度。
## 四、服务部署
- PaddleHub Serving可以部署一个图像识别的在线服务。
- ### 第一步：启动PaddleHub Serving
- 运行启动命令：
- ```shell
$ hub serving start -m efficientnetb3_imagenet
```
- 这样就完成了一个图像识别的在线服务的部署，默认端口号为8866。
- **NOTE:** 如使用GPU预测，则需要在启动服务之前，请设置CUDA\_VISIBLE\_DEVICES环境变量，否则不用设置。
- ### 第二步：发送预测请求
- 配置好服务端，以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果
- ```python
import requests
import json
import cv2
import base64
def cv2_to_base64(image):
data = cv2.imencode('.jpg', image)[1]
return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8')
# 发送HTTP请求
data = {'images':[cv2_to_base64(cv2.imread("/PATH/TO/IMAGE"))]}
headers = {"Content-type": "application/json"}
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/efficientnetb3_imagenet"
r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
# 打印预测结果
print(r.json()["results"])
```
## 五、更新历史
* 1.0.0
初始发布
* 1.1.0
提升预测性能以及易用性
- ```shell
$ hub install efficientnetb3_imagenet==1.1.0
```
modules/image/classification/efficientnetb4_imagenet/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 245cc67b
# efficientnetb4_imagenet
|模型名称|efficientnetb4_imagenet|
| :--- | :---: |
|类别|图像-图像分类|
|网络|EfficientNet|
|数据集|ImageNet-2012|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|77MB|
|最新更新日期|-|
|数据指标|-|
## 一、模型基本信息
- ### 模型介绍
- EfficientNet 是谷歌的开源新模型，是一个轻量级网络，它的主干网络由 MBConv 构成，同时采取了 squeeze-and-excitation 操作对网络结构进行优化。该 PaddleHub Module结构为 EfficientNetB4，基于 ImageNet-2012 数据集训练，接受输入图片大小为 224 x 224 x 3，支持直接通过命令行或者 Python 接口进行预测。
## 二、安装
- ### 1、环境依赖
- paddlepaddle >= 1.6.2
- paddlehub >= 1.6.0 | [如何安装paddlehub](../../../../docs/docs_ch/get_start/installation.rst)
- ### 2、安装
- ```shell
$ hub install efficientnetb4_imagenet
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
## 三、模型API预测
- ### 1、命令行预测
- ```shell
$ hub run efficientnetb4_imagenet --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
```
- 通过命令行方式实现分类模型的调用，更多请见 [PaddleHub命令行指令](../../../../docs/docs_ch/tutorial/cmd_usage.rst)
- ### 2、预测代码示例
- ```python
import paddlehub as hub
import cv2
classifier = hub.Module(name="efficientnetb4_imagenet")
result = classifier.classification(images=[cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')])
# or
# result = classifier.classification(paths=['/PATH/TO/IMAGE'])
```
- ### 3、API
- ```python
def classification(images=None,
paths=None,
batch_size=1,
use_gpu=False,
top_k=1):
```
- 分类接口API。
- **参数**
- images (list\[numpy.ndarray\]): 图片数据，每一个图片数据的shape 均为 \[H, W, C\]，颜色空间为 BGR； <br/>
- paths (list\[str\]): 图片的路径； <br/>
- batch\_size (int): batch 的大小；<br/>
- use\_gpu (bool): 是否使用 GPU；**若使用GPU，请先设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量** <br/>
- top\_k (int): 返回预测结果的前 k 个。
- **返回**
- res (list\[dict\]): 分类结果，列表的每一个元素均为字典，其中 key 为识别的菜品类别，value为置信度。
## 四、服务部署
- PaddleHub Serving可以部署一个图像识别的在线服务。
- ### 第一步：启动PaddleHub Serving
- 运行启动命令：
- ```shell
$ hub serving start -m efficientnetb4_imagenet
```
- 这样就完成了一个图像识别的在线服务的部署，默认端口号为8866。
- **NOTE:** 如使用GPU预测，则需要在启动服务之前，请设置CUDA\_VISIBLE\_DEVICES环境变量，否则不用设置。
- ### 第二步：发送预测请求
- 配置好服务端，以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果
- ```python
import requests
import json
import cv2
import base64
def cv2_to_base64(image):
data = cv2.imencode('.jpg', image)[1]
return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8')
# 发送HTTP请求
data = {'images':[cv2_to_base64(cv2.imread("/PATH/TO/IMAGE"))]}
headers = {"Content-type": "application/json"}
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/efficientnetb4_imagenet"
r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
# 打印预测结果
print(r.json()["results"])
```
## 五、更新历史
* 1.0.0
初始发布
* 1.1.0
提升预测性能以及易用性
- ```shell
$ hub install efficientnetb4_imagenet==1.1.0
```
modules/image/classification/efficientnetb5_imagenet/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 245cc67b
# efficientnetb5_imagenet
|模型名称|efficientnetb5_imagenet|
| :--- | :---: |
|类别|图像-图像分类|
|网络|EfficientNet|
|数据集|ImageNet-2012|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|121MB|
|最新更新日期|-|
|数据指标|-|
## 一、模型基本信息
- ### 模型介绍
- EfficientNet 是谷歌的开源新模型，是一个轻量级网络，它的主干网络由 MBConv 构成，同时采取了 squeeze-and-excitation 操作对网络结构进行优化。该 PaddleHub Module结构为 EfficientNetB5，基于 ImageNet-2012 数据集训练，接受输入图片大小为 224 x 224 x 3，支持直接通过命令行或者 Python 接口进行预测。
## 二、安装
- ### 1、环境依赖
- paddlepaddle >= 1.6.2
- paddlehub >= 1.6.0 | [如何安装paddlehub](../../../../docs/docs_ch/get_start/installation.rst)
- ### 2、安装
- ```shell
$ hub install efficientnetb5_imagenet
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
## 三、模型API预测
- ### 1、命令行预测
- ```shell
$ hub run efficientnetb5_imagenet --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
```
- 通过命令行方式实现分类模型的调用，更多请见 [PaddleHub命令行指令](../../../../docs/docs_ch/tutorial/cmd_usage.rst)
- ### 2、预测代码示例
- ```python
import paddlehub as hub
import cv2
classifier = hub.Module(name="efficientnetb5_imagenet")
result = classifier.classification(images=[cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')])
# or
# result = classifier.classification(paths=['/PATH/TO/IMAGE'])
```
- ### 3、API
- ```python
def classification(images=None,
paths=None,
batch_size=1,
use_gpu=False,
top_k=1):
```
- 分类接口API。
- **参数**
- images (list\[numpy.ndarray\]): 图片数据，每一个图片数据的shape 均为 \[H, W, C\]，颜色空间为 BGR； <br/>
- paths (list\[str\]): 图片的路径； <br/>
- batch\_size (int): batch 的大小；<br/>
- use\_gpu (bool): 是否使用 GPU；**若使用GPU，请先设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量** <br/>
- top\_k (int): 返回预测结果的前 k 个。
- **返回**
- res (list\[dict\]): 分类结果，列表的每一个元素均为字典，其中 key 为识别的菜品类别，value为置信度。
## 四、服务部署
- PaddleHub Serving可以部署一个图像识别的在线服务。
- ### 第一步：启动PaddleHub Serving
- 运行启动命令：
- ```shell
$ hub serving start -m efficientnetb5_imagenet
```
- 这样就完成了一个图像识别的在线服务的部署，默认端口号为8866。
- **NOTE:** 如使用GPU预测，则需要在启动服务之前，请设置CUDA\_VISIBLE\_DEVICES环境变量，否则不用设置。
- ### 第二步：发送预测请求
- 配置好服务端，以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果
- ```python
import requests
import json
import cv2
import base64
def cv2_to_base64(image):
data = cv2.imencode('.jpg', image)[1]
return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8')
# 发送HTTP请求
data = {'images':[cv2_to_base64(cv2.imread("/PATH/TO/IMAGE"))]}
headers = {"Content-type": "application/json"}
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/efficientnetb5_imagenet"
r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
# 打印预测结果
print(r.json()["results"])
```
## 五、更新历史
* 1.0.0
初始发布
* 1.1.0
提升预测性能以及易用性
- ```shell
$ hub install efficientnetb5_imagenet==1.1.0
```
modules/image/classification/efficientnetb6_imagenet/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 245cc67b
# efficientnetb6_imagenet
|模型名称|efficientnetb6_imagenet|
| :--- | :---: |
|类别|图像-图像分类|
|网络|EfficientNet|
|数据集|ImageNet-2012|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|170MB|
|最新更新日期|-|
|数据指标|-|
## 一、模型基本信息
- ### 模型介绍
- EfficientNet 是谷歌的开源新模型，是一个轻量级网络，它的主干网络由 MBConv 构成，同时采取了 squeeze-and-excitation 操作对网络结构进行优化。该 PaddleHub Module结构为 EfficientNetB6，基于 ImageNet-2012 数据集训练，接受输入图片大小为 224 x 224 x 3，支持直接通过命令行或者 Python 接口进行预测。
## 二、安装
- ### 1、环境依赖
- paddlepaddle >= 1.4.0
- paddlehub >= 1.0.0 | [如何安装paddlehub](../../../../docs/docs_ch/get_start/installation.rst)
- ### 2、安装
- ```shell
$ hub install efficientnetb6_imagenet
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
## 三、模型API预测
- ### 1、命令行预测
- ```shell
$ hub run efficientnetb6_imagenet --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
```
- 通过命令行方式实现图像分类模型的调用，更多请见 [PaddleHub命令行指令](../../../../docs/docs_ch/tutorial/cmd_usage.rst)
- ### 2、预测代码示例
- ```python
import paddlehub as hub
import cv2
classifier = hub.Module(name="efficientnetb6_imagenet")
result = classifier.classification(images=[cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')])
# or
# result = classifier.classification(paths=['/PATH/TO/IMAGE'])
```
- ### 3、API
- ```python
def classification(images=None,
paths=None,
batch_size=1,
use_gpu=False,
top_k=1):
```
- 分类接口API。
- **参数**
- images (list\[numpy.ndarray\]): 图片数据，每一个图片数据的shape 均为 \[H, W, C\]，颜色空间为 BGR； <br/>
- paths (list\[str\]): 图片的路径； <br/>
- batch\_size (int): batch 的大小；<br/>
- use\_gpu (bool): 是否使用 GPU；**若使用GPU，请先设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量** <br/>
- top\_k (int): 返回预测结果的前 k 个。
- **返回**
- res (list\[dict\]): 分类结果，列表的每一个元素均为字典，其中 key 为识别的菜品类别，value为置信度。
## 四、服务部署
- PaddleHub Serving可以部署一个图像识别的在线服务。
- ### 第一步：启动PaddleHub Serving
- 运行启动命令：
- ```shell
$ hub serving start -m efficientnetb6_imagenet
```
- 这样就完成了一个图像识别的在线服务的部署，默认端口号为8866。
- **NOTE:** 如使用GPU预测，则需要在启动服务之前，请设置CUDA\_VISIBLE\_DEVICES环境变量，否则不用设置。
- ### 第二步：发送预测请求
- 配置好服务端，以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果
- ```python
import requests
import json
import cv2
import base64
def cv2_to_base64(image):
data = cv2.imencode('.jpg', image)[1]
return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8')
# 发送HTTP请求
data = {'images':[cv2_to_base64(cv2.imread("/PATH/TO/IMAGE"))]}
headers = {"Content-type": "application/json"}
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/efficientnetb6_imagenet"
r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
# 打印预测结果
print(r.json()["results"])
```
## 五、更新历史
* 1.0.0
初始发布
* 1.1.0
提升预测性能以及易用性
- ```shell
$ hub install efficientnetb6_imagenet==1.1.0
```
modules/image/classification/efficientnetb7_imagenet/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 245cc67b
# efficientnetb7_imagenet
|模型名称|efficientnetb7_imagenet|
| :--- | :---: |
|类别|图像-图像分类|
|网络|EfficientNet|
|数据集|ImageNet-2012|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|260MB|
|最新更新日期|-|
|数据指标|-|
## 一、模型基本信息
- ### 模型介绍
- EfficientNet 是谷歌的开源新模型，是一个轻量级网络，它的主干网络由 MBConv 构成，同时采取了 squeeze-and-excitation 操作对网络结构进行优化。该 PaddleHub Module结构为 EfficientNetB7，基于 ImageNet-2012 数据集训练，接受输入图片大小为 224 x 224 x 3，支持直接通过命令行或者 Python 接口进行预测。
## 二、安装
- ### 1、环境依赖
- paddlepaddle >= 1.6.2
- paddlehub >= 1.6.0 | [如何安装paddlehub](../../../../docs/docs_ch/get_start/installation.rst)
- ### 2、安装
- ```shell
$ hub install efficientnetb7_imagenet
```
- 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
| [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)
## 三、模型API预测
- ### 1、命令行预测
- ```shell
$ hub run efficientnetb7_imagenet --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
```
- 通过命令行方式实现分类模型的调用，更多请见 [PaddleHub命令行指令](../../../../docs/docs_ch/tutorial/cmd_usage.rst)
- ### 2、预测代码示例
- ```python
import paddlehub as hub
import cv2
classifier = hub.Module(name="efficientnetb7_imagenet")
result = classifier.classification(images=[cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')])
# or
# result = classifier.classification(paths=['/PATH/TO/IMAGE'])
```
- ### 3、API
- ```python
def classification(images=None,
paths=None,
batch_size=1,
use_gpu=False,
top_k=1):
```
- 分类接口API。
- **参数**
- images (list\[numpy.ndarray\]): 图片数据，每一个图片数据的shape 均为 \[H, W, C\]，颜色空间为 BGR； <br/>
- paths (list\[str\]): 图片的路径； <br/>
- batch\_size (int): batch 的大小；<br/>
- use\_gpu (bool): 是否使用 GPU；**若使用GPU，请先设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量** <br/>
- top\_k (int): 返回预测结果的前 k 个。
- **返回**
- res (list\[dict\]): 分类结果，列表的每一个元素均为字典，其中 key 为识别的菜品类别，value为置信度。
## 四、服务部署
- PaddleHub Serving可以部署一个图像识别的在线服务。
- ### 第一步：启动PaddleHub Serving
- 运行启动命令：
- ```shell
$ hub serving start -m efficientnetb7_imagenet
```
- 这样就完成了一个图像识别的在线服务的部署，默认端口号为8866。
- **NOTE:** 如使用GPU预测，则需要在启动服务之前，请设置CUDA\_VISIBLE\_DEVICES环境变量，否则不用设置。
- ### 第二步：发送预测请求
- 配置好服务端，以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果
- ```python
import requests
import json
import cv2
import base64
def cv2_to_base64(image):
data = cv2.imencode('.jpg', image)[1]
return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8')
# 发送HTTP请求
data = {'images':[cv2_to_base64(cv2.imread("/PATH/TO/IMAGE"))]}
headers = {"Content-type": "application/json"}
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/efficientnetb7_imagenet"
r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
# 打印预测结果
print(r.json()["results"])
```
## 五、更新历史
* 1.0.0
初始发布
* 1.1.0
提升预测性能以及易用性
- ```shell
$ hub install efficientnetb7_imagenet==1.1.0
```
modules/image/classification/food_classification/requirements.txt
浏览文件 @ 245cc67b
paddlepaddle >= 2.0.0 paddlepaddle >= 2.0.0
paddlehub >= 2.0.0 paddlehub >= 2.0.0
paddlex >= 1.3.7 paddlex == 1.3.7
modules/image/classification/nasnet_imagenet/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 245cc67b
此差异已折叠。
modules/image/classification/pnasnet_imagenet/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 245cc67b
此差异已折叠。
modules/image/classification/resnet50_vd_10w/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 245cc67b
此差异已折叠。
modules/image/classification/se_resnet18_vd_imagenet/README.md
浏览文件 @ 245cc67b
...@@ -84,7 +84,7 @@ def save_inference_model(dirname, ...@@ -84,7 +84,7 @@ def save_inference_model(dirname,
* params\_filename: 参数文件名称，默认为\_\_params\_\_(仅当`combined`为True时生效) * params\_filename: 参数文件名称，默认为\_\_params\_\_(仅当`combined`为True时生效)
* combined: 是否将参数保存到统一的一个文件中 * combined: 是否将参数保存到统一的一个文件中
## 代码示例 ## 预测代码示例
```python ```python
import paddlehub as hub import paddlehub as hub
......
modules/image/classification/vgg11_imagenet/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 245cc67b
此差异已折叠。
modules/image/classification/vgg13_imagenet/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 245cc67b
此差异已折叠。
modules/image/classification/vgg16_imagenet/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 245cc67b
此差异已折叠。
modules/image/classification/vgg19_imagenet/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 245cc67b
此差异已折叠。
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