标签: 目标检测
基于PaddlePaddle实现的目标检测模型PP-YOLOE
这段文档详细地介绍了如何使用 PaddlePaddle 实现目标检测模型 PP-YOLOE 的训练、评估、导出以及预测过程，并提供了多种部署方式，包括 Inference 预测接口、ONNX 接口和 Android 设备上的预测。以下是对各个部分的总结： ### 1. 训练 - **单卡训练**：使用 `python train.py --model_type=M --num_classes=8
阅读全文《我的PaddlePaddle学习之路》笔记十——自定义图像数据集实现目标检测
从你的笔记中，我们可以看到你详细地介绍了使用PaddlePaddle实现目标检测的过程。以下是对笔记中关键点的总结和一些补充： ### 目标检测流程概述 1. **数据预处理**：数据集是Pascal VOC 2012版本，包含车牌识别训练数据集。 2. **训练模型**： - 构建VGG-16网络结构。 - 定义Loss函数和优化器。 3. **评估与推理**： - 使用测试
阅读全文《我的PaddlePaddle学习之路》笔记九——使用VOC数据集的实现目标检测
### 第十章：自定义图像数据集实现目标检测 在PaddlePaddle中，我们不仅可以通过预训练模型快速部署目标检测任务，还可以通过自定义数据集来训练自己特有的目标检测模型。本章节将介绍如何使用PaddlePaddle进行目标检测。 #### 1. 准备环境 确保已经安装了PaddlePaddle，并且熟悉基本的PaddlePaddle操作（包括安装、配置等）。可以通过以下命令检查是否已成功
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