提交 7cb0028c 编写于 作者: W wangjiawei04

Merge branch 'pddet' of https://github.com/wangjiawei04/Serving into pddet

# Faster RCNN模型
本文需要[Paddle Detection](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection)训练的模型和配置文件。如果用户想要快速部署在Paddle Serving上,请直接阅读第二章节。
## 1. 训练物体检测模型
用户可以阅读 [Paddle Detection入门使用](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/0.2/docs/tutorials/GETTING_STARTED_cn.md)来了解Paddle Detection的背景。PaddleDetection的目的是为工业界和学术界提供丰富、易用的目标检测模型。不仅性能优越、易于部署,而且能够灵活的满足算法研究的需求。
### 环境要求
CPU版: 没有特别要求
GPU版: CUDA 9.0及以上
```
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection
cd PaddleDetection
```
接下来可以训练faster rcnn模型
```
python tools/train.py -c configs/faster_rcnn_r50_1x.yml
```
训练模型的时间视情况而定,与训练的设备算力和迭代轮数相关。
在训练的过程中,`faster_rcnn_r50_1x.yml`当中定义了保存模型的`snapshot`,在最终训练完成后,效果最好的模型,会被保存为`best_model.pdmodel`,这是一个经过压缩的PaddleDetection的专属模型文件。
**如果我们要让模型可被Paddle Serving所使用,必须做export_model。**
输出模型
```
python export_model.py
```
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