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安装文档

环境要求

  • PaddlePaddle 2.3.2
  • OS 64位操作系统
  • Python 3(3.5.1+/3.6/3.7/3.8/3.9)，64位版本
  • pip/pip3(9.0.1+)，64位版本
  • CUDA >= 10.2
  • cuDNN >= 7.6

PaddleYOLO 依赖 PaddlePaddle 版本关系：

PaddleYOLO版本 PaddlePaddle版本 备注
develop >= 2.3.2 默认使用动态图模式
release/2.6 >= 2.3.2 默认使用动态图模式
release/2.5 >= 2.2.2 默认使用动态图模式

安装说明

1. 安装PaddlePaddle

# CUDA10.2
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

# CPU
python -m pip install paddlepaddle==2.3.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

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
>>> paddle.utils.run_check()

# 确认PaddlePaddle版本
python -c "import paddle; print(paddle.__version__)"

注意

  1. 如果您希望在多卡环境下使用PaddleDetection，请首先安装NCCL

2. 安装PaddleDetection

注意： pip安装方式只支持Python3

# 克隆PaddleDetection仓库
cd <path/to/clone/PaddleDetection>
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git

# 安装其他依赖
cd PaddleDetection
pip install -r requirements.txt

# 编译安装paddledet
python setup.py install

注意

  1. 如果github下载代码较慢，可尝试使用gitee或者代理加速。

  2. 若您使用的是Windows系统，由于原版cocoapi不支持Windows，pycocotools依赖可能安装失败，可采用第三方实现版本，该版本仅支持Python3

    pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI

  3. 若您使用的是Python <= 3.6的版本，安装pycocotools可能会报错distutils.errors.DistutilsError: Could not find suitable distribution for Requirement.parse('cython>=0.27.3'), 您可通过先安装cython如pip install cython解决该问题

安装后确认测试通过：

python ppdet/modeling/tests/test_architectures.py

测试通过后会提示如下信息：

.......
----------------------------------------------------------------------
Ran 7 tests in 12.816s
OK

使用Docker镜像

如果您没有Docker运行环境，请参考Docker官网进行安装。

我们提供了包含最新 PaddleDetection 代码的docker镜像，并预先安装好了所有的环境和库依赖，您只需要拉取docker镜像，然后运行docker镜像，无需其他任何额外操作，即可开始使用PaddleDetection的所有功能。

在Docker Hub中获取这些镜像及相应的使用指南，包括CPU、GPU、ROCm版本。 如果您对自动化制作docker镜像感兴趣，或有自定义需求，请访问PaddlePaddle/PaddleCloud做进一步了解。

快速体验

恭喜！ 您已经成功安装了PaddleDetection，接下来快速体验目标检测效果

# 在GPU上预测一张图片
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python tools/infer.py -c configs/ppyolo/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco.yml -o use_gpu=true weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco.pdparams --infer_img=demo/000000014439.jpg

会在output文件夹下生成一个画有预测结果的同名图像。

结果如下图：