# 安装文档 --- ## 目录 - [简介](#introduction) - [PaddlePaddle](#paddlepaddle) - [其他依赖安装](#other-dependencies) - [PaddleDetection](#paddle-detection) - [数据集](#datasets) ## 简介 这份文档介绍了如何安装PaddleDetection及其依赖项(包括PaddlePaddle),以及COCO和Pascal VOC数据集。 PaddleDetection的相关信息,请参考[README.md](../README.md). ## PaddlePaddle 运行PaddleDetection需要PaddlePaddle Fluid v.1.5及更高版本。请按照[安装文档](http://www.paddlepaddle.org.cn/)中的说明进行操作。 请确保您的PaddlePaddle安装成功并且版本不低于需求版本。使用以下命令进行验证。 ``` # 在您的Python解释器中确认PaddlePaddle安装成功 >>> import paddle.fluid as fluid >>> fluid.install_check.run_check() # 确认PaddlePaddle版本 python -c "import paddle; print(paddle.__version__)" ``` ### 环境需求: - Python2 or Python3 - CUDA >= 8.0 - cuDNN >= 5.0 - nccl >= 2.1.2 ## 其他依赖安装 [COCO-API](https://github.com/cocodataset/cocoapi): 运行需要COCO-API,安装方式如下: git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git cd cocoapi/PythonAPI # 若Cython未安装,请安装Cython pip install Cython # 安装至全局site-packages make install # 若您没有权限或更倾向不安装至全局site-packages python setup.py install --user ## PaddleDetection **克隆Paddle models模型库:** 您可以通过以下命令克隆Paddle models模型库并切换工作目录至PaddleDetection: ``` cd git clone https://github.com/PaddlePaddle/models cd models/PaddleCV/PaddleDetection ``` **安装Python依赖库:** Python依赖库在[requirements.txt](../requirements.txt)中给出,可通过如下命令安装: ``` pip install -r requirements.txt ``` **确认测试通过:** ``` export PYTHONPATH=`pwd`:$PYTHONPATH python ppdet/modeling/tests/test_architectures.py ``` ## 数据集 PaddleDetection默认支持[COCO](http://cocodataset.org)和[Pascal VOC](http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/), 请按照如下步骤设置数据集。 **为本地数据集创建软链接:** 配置文件中默认的数据集路径是`dataset/coco`和`dataset/voc`,如果您本地磁盘上已有数据集, 只需创建软链接至数据集目录: ``` ln -sf /dataset/coco ln -sf /dataset/voc ``` **手动下载数据集:** 若您本地没有数据集,可通过如下命令下载: - COCO ``` cd dataset/coco ./download.sh ``` - Pascal VOC ``` cd dataset/voc ./download.sh ``` **自动下载数据集:** 若您在数据集未成功设置(例如,在`dataset/coco`或`dataset/voc`中找不到)的情况下开始运行, PaddleDetection将自动从[COCO-2017](http://images.cocodataset.org)或 [VOC2012](http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC)下载,解压后的数据集将被保存在 `〜/.cache/paddle/dataset/`目录下,下次运行时,也可自动从该目录发现数据集。 **说明:** 更多有关数据集的介绍,请参考[DATA.md](DATA_cn.md)