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946a5111
编写于
12月 23, 2019
作者:
S
Steffy-zxf
提交者:
GitHub
12月 23, 2019
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demo/ssd/README.md
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#
PaddleHub SSD
#
SSD 目标检测
## 关于
本示例展示如何使用SSD Module进行目标检测预测。
本示例展示如何使用SSD Module进行预测。
SSD是一个目标检测模型,可以检测出图片中的实物的类别和位置,PaddleHub发布的SSD模型通过pascalvoc数据集训练,支持20个数据类别的检测,关于模型的训练细节,请查看
[
SSD
](
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/v1.2/PaddleCV/object_detection
)
## 准备工作
在运行本目录的脚本前,需要先安装1.3.0版本以上的PaddlePaddle(如果您本地已经安装了符合条件的PaddlePaddle版本,那么可以跳过
`准备工作`
这一步)。
如果您的机器支持GPU,我们建议下载GPU版本的PaddlePaddle,使用GPU进行训练和预测的效率都比使用CPU要高。
```
shell
# 安装GPU版本的PaddlePaddle
$
pip
install
--upgrade
paddlepaddle-gpu
```
如果您的机器不支持GPU,可以通过下面的命令来安装CPU版本的PaddlePaddle
```
shell
# 安装CPU版本的PaddlePaddle
$
pip
install
--upgrade
paddlepaddle
```
在安装过程中如果遇到问题,您可以到
[
Paddle官方网站
](
http://www.paddlepaddle.org/
)
上查看解决方案。
SSD是一个目标检测模型,可以检测出图片中的实物的类别和位置,PaddleHub发布的SSD模型通过pascalvoc数据集训练,支持20个数据类别的检测,关于模型的更多信息参见
[
SSD
](
https://www.paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=ssd_mobilenet_v1_pascal&en_category=ObjectDetection
)
## 命令行方式预测
`cli_demo.sh`
给出了使用命令行调用Module预测的示例脚本
通过以下命令试验下效果
```
shell
$
sh cli_demo.sh
$
hub run ssd_mobilenet_v1_pascal
--input_path
"/PATH/TO/IMAGE"
$
hub run ssd_mobilenet_v1_pascal
--input_file
test.txt
```
test.txt 存放待检测图片的存放路径
## 通过python API预测
`ssd_demo.py`
给出了使用python API调用Module预测的示例代码
...
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