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157.人工智能——基于PP-PicoDet2的多种水果目标检测

bigegpt 2024-09-29 09:19 3 浏览

关于水果目标检测实例,可以参看前期文章:59.人工智能——基于Faster R-CNN实现多种水果目标检测

本文主要使用PicoDet2来实现多种水果目标检测。

模型

输入尺寸

mAPval
0.5:0.95

mAPval
0.5

参数量
(M)

FLOPS
(G)

预测时延CPU
(ms)

预测时延Lite
(ms)

PicoDet-L

416*416

39.4

55.7

5.80

7.10

20.7ms

42.23ms

数据集说明

这里采集了五种水果的数据:蕃茄、核桃、桔子、龙眼、青枣。共300张图像,图像大小:640*480。并做好了标注和数据集的划分,VOC格式。

数据集格式转换:VOC转COCO

#生成coco格式训练集和验证集fruit
!python tools/x2coco.py  --dataset_type voc  --voc_anno_dir fruit --voc_anno_list fruit/train_list.txt --voc_label_list fruit/labels.txt  --voc_out_name coco/Annotations/train.json
!python tools/x2coco.py  --dataset_type voc  --voc_anno_dir fruit --voc_anno_list fruit/val_list.txt --voc_label_listfruit/labels.txt  --voc_out_name coco/Annotations/val.json

修改配置参数,开启模型训练

这里只修改数据集路径和目标类别数目,其他保持默认参数。

!python tools/train.py -c configs/picodet/picodet_l_416_coco_lcnet.yml --amp --eval --use_vdl=true --vdl_log_dir=vdl_dir/scalar 

训练完毕,导出推理模型

!python tools/export_model.py -c configs/picodet/picodet_l_416_coco_lcnet.yml --output_dir=output_inference -o weights=output/picodet_l_416_coco_lcnet/model_final.pdparams

使用FastDeploy来部署模型

import cv2
import fastdeploy as fd

model_file="picodet_l_416_coco_lcnet-fruit/model.pdmodel"
params_file="picodet_l_416_coco_lcnet-fruit/model.pdiparams"
config_file="picodet_l_416_coco_lcnet-fruit/infer_cfg.yml"
model=fd.vision.detection.PicoDet(model_file,params_file,config_file,model_format=fd.ModelFormat.PADDLE)

class_names=["fanqie","hetao","juzi","longyan","qingzao"]
# print(class_names)

def get_labels(file_path):
    class_names=[]
    with open(file_path, 'r') as f:
        for line in f:
            class_names.append(line.strip())
    return class_names

#class_names=get_labels(label_file)
print(class_names)

#图像预测,返回一个结构体数据
img=cv2.imread("img/143.jpg")
result=model.predict(img.copy())
print(result.boxes,result.scores,result.label_ids)

#解析一下结构体数据(直接可视化输出结果也可以,但没有目标名称,只有ID)
'''
fastdeploy.vision.DetectionResult  
boxes(list of list(float)): 成员变量,表示单张图片检测出来的所有目标框坐标。boxes是一个list,其每个元素为一个长度为4的list, 表示为一个框,每个框以4个float数值依次表示xmin, ymin, xmax, ymax, 即左上角和右下角坐标
scores(list of float): 成员变量,表示单张图片检测出来的所有目标置信度
label_ids(list of int): 成员变量,表示单张图片检测出来的所有目标类别
masks: 成员变量,表示单张图片检测出来的所有实例mask,其元素个数及shape大小与boxes一致
contain_masks: 成员变量,表示检测结果中是否包含实例mask,实例分割模型的结果此项一般为True.
'''
reslsts=list(zip(result.boxes,result.scores,result.label_ids))
print(reslsts)

reslst=str(result).split("\n")
for res in reslst[1:-1]:
    r=res.split(",")        
    if float(r[4].strip())>=0.5:
        x0=int(float(r[0].strip()))
        y0=int(float(r[1].strip()))
        x1=int(float(r[2].strip()))
        y1=int(float(r[3].strip()))
        id=int(r[5].strip())
        #print(x0,y0,x1,y1,id) #(xmin,ymin,xmax,ymax), id
        idcolor=((id*50)%255,(id*100)%255,(id*200)%255) #id颜色区分
        cv2.rectangle(img,(x0,y0),(x1,y1),idcolor,2) #画框
        cv2.putText(img,class_names[id]+":"+str(round(float(r[4].strip()),2)),(x0,y0),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.6,idcolor,2) #目标名称

#直接可视化输出结果
#vis_img= fd.vision.vis_detection(img,result,score_threshold=0.5)
#保存结果
#cv2.imwrite("visualized_result.jpg", vis_img)

cv2.imshow("result",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()       

预测结果

从预测结果和速度来看,效果还是比较不错。

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