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PaddlePaddle
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PaddlePaddle
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d4dbec29
编写于
10月 23, 2019
作者:
G
Guanghua Yu
提交者:
qingqing01
10月 23, 2019
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Fix pyramidbox load and flags (#3657)
上级
bdfc6ce7
变更
2
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内联
并排
Showing
2 changed file
with
15 addition
and
0 deletion
+15
-0
PaddleCV/face_detection/README_cn.md
PaddleCV/face_detection/README_cn.md
+1
-0
PaddleCV/face_detection/widerface_eval.py
PaddleCV/face_detection/widerface_eval.py
+14
-0
未找到文件。
PaddleCV/face_detection/README_cn.md
浏览文件 @
d4dbec29
...
@@ -111,6 +111,7 @@ python -u train.py --batch_size=16 --pretrained_model=vgg_ilsvrc_16_fc_reduced
...
@@ -111,6 +111,7 @@ python -u train.py --batch_size=16 --pretrained_model=vgg_ilsvrc_16_fc_reduced
**注意**
:
**注意**
:
-
本次开源模型中CPM模块与论文中有些许不同,相比论文中CPM模块训练和测试速度更快。
-
本次开源模型中CPM模块与论文中有些许不同,相比论文中CPM模块训练和测试速度更快。
-
Pyramid Anchors模块的body部分可以针对不同情况,进行相应的长宽设置来调参。同时face、head、body部分的loss对应的系数也可以通过调参优化。
-
Pyramid Anchors模块的body部分可以针对不同情况,进行相应的长宽设置来调参。同时face、head、body部分的loss对应的系数也可以通过调参优化。
-
针对GPU资源有限时,可采取显存优化策略,
`train.py`
与
`derface_eval.py`
已经加入部分显存优化FLAGS,详情更多内容请参考
[
API文档
](
https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/flags/memory_cn.html#flags-fraction-of-gpu-memory-to-use
)
### 模型评估
### 模型评估
...
...
PaddleCV/face_detection/widerface_eval.py
浏览文件 @
d4dbec29
...
@@ -22,6 +22,19 @@ import argparse
...
@@ -22,6 +22,19 @@ import argparse
import
functools
import
functools
from
PIL
import
Image
from
PIL
import
Image
def
set_paddle_flags
(
**
kwargs
):
for
key
,
value
in
kwargs
.
items
():
if
os
.
environ
.
get
(
key
,
None
)
is
None
:
os
.
environ
[
key
]
=
str
(
value
)
# NOTE(paddle-dev): All of these flags should be
# set before `import paddle`. Otherwise, it would
# not take any effect.
set_paddle_flags
(
FLAGS_eager_delete_tensor_gb
=
0
,
# enable GC to save memory
)
import
paddle.fluid
as
fluid
import
paddle.fluid
as
fluid
import
reader
import
reader
from
pyramidbox
import
PyramidBox
from
pyramidbox
import
PyramidBox
...
@@ -324,6 +337,7 @@ if __name__ == '__main__':
...
@@ -324,6 +337,7 @@ if __name__ == '__main__':
is_infer
=
True
)
is_infer
=
True
)
infer_program
,
nmsed_out
=
network
.
infer
(
main_program
)
infer_program
,
nmsed_out
=
network
.
infer
(
main_program
)
fetches
=
[
nmsed_out
]
fetches
=
[
nmsed_out
]
exe
.
run
(
startup_program
)
fluid
.
io
.
load_persistables
(
fluid
.
io
.
load_persistables
(
exe
,
args
.
model_dir
,
main_program
=
infer_program
)
exe
,
args
.
model_dir
,
main_program
=
infer_program
)
# save model and program
# save model and program
...
...
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