Skip to content

Latest commit

 

History

History
105 lines (71 loc) · 11.2 KB

quick_start.md

File metadata and controls

105 lines (71 loc) · 11.2 KB
Raw

快速开始

说明：

  • 飞桨低代码开发工具PaddleX，依托于PaddleDetection的先进技术，支持了目标检测领域的低代码全流程开发能力。通过低代码全流程开发，可实现简单且高效的模型使用、组合与定制。
  • PaddleX 致力于实现产线级别的模型训练、推理与部署。模型产线是指一系列预定义好的、针对特定AI任务的开发流程，其中包含能够独立完成某类任务的单模型（单功能模块）组合。本文档提供目标检测相关产线的快速使用，单功能模块的快速使用以及更多功能请参考PaddleDetection低代码全流程开发中相关章节。

🛠️ 安装

❗安装PaddleX前请先确保您有基础的Python运行环境。（注：当前支持Python 3.8 ～ Python 3.10下运行，更多Python版本适配中）。

  • 安装PaddlePaddle
# cpu
python -m pip install paddlepaddle==3.0.0b2 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cpu/

# gpu，该命令仅适用于 CUDA 版本为 11.8 的机器环境
python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0b2 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu118/

# gpu，该命令仅适用于 CUDA 版本为 12.3 的机器环境
python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0b2 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu123/

❗ 更多飞桨 Wheel 版本请参考飞桨官网。

  • 安装PaddleX
pip install https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/whl/paddlex-3.0.0b2-py3-none-any.whl

❗ 更多安装方式参考PaddleX安装教程

💻 命令行使用

一行命令即可快速体验产线效果，统一的命令行格式为：

paddlex --pipeline [产线名称] --input [输入图片] --device [运行设备]

只需指定三个参数：

  • pipeline：产线名称
  • input：待处理的输入图片的本地路径或URL
  • device: 使用的GPU序号（例如gpu:0表示使用第0块GPU），也可选择使用CPU（cpu）

以通用目标检测产线为例：

paddlex --pipeline object_detection --input https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/general_object_detection_002.png --device gpu:0

运行后，得到的结果为：

{'input_path': '/root/.paddlex/predict_input/general_object_detection_002.png', 'boxes': [{'cls_id': 49, 'label': 'orange', 'score': 0.8188097476959229, 'coordinate': [661, 93, 870, 305]}, {'cls_id': 47, 'label': 'apple', 'score': 0.7743489146232605, 'coordinate': [76, 274, 330, 520]}, {'cls_id': 47, 'label': 'apple', 'score': 0.7270504236221313, 'coordinate': [285, 94, 469, 297]}, {'cls_id': 46, 'label': 'banana', 'score': 0.5570532083511353, 'coordinate': [310, 361, 685, 712]}, {'cls_id': 47, 'label': 'apple', 'score': 0.5484835505485535, 'coordinate': [764, 285, 924, 440]}, {'cls_id': 47, 'label': 'apple', 'score': 0.5160726308822632, 'coordinate': [853, 169, 987, 303]}, {'cls_id': 60, 'label': 'dining table', 'score': 0.5142655968666077, 'coordinate': [0, 0, 1072, 720]}, {'cls_id': 47, 'label': 'apple', 'score': 0.5101479291915894, 'coordinate': [57, 23, 213, 176]}]}

其他产线的命令行使用，只需将pipeline参数调整为相应产线的名称。下面列出了每个产线对应的命令：

产线名称 使用命令
通用目标检测 paddlex --pipeline object_detection --input https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/general_object_detection_002.png --device gpu:0
通用实例分割 paddlex --pipeline instance_segmentation --input https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/general_instance_segmentation_004.png --device gpu:0
小目标检测 paddlex --pipeline small_object_detection --input https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/small_object_detection.jpg --device gpu:0

📝 Python脚本使用

几行代码即可完成产线的快速推理，以小目标检测产线为例：

from paddlex import create_pipeline

pipeline = create_pipeline(pipeline="small_object_detection")

output = pipeline.predict("small_object_detection.jpg")
for res in output:
    res.print() ## 打印预测的结构化输出
    res.save_to_img("./output/") ## 保存结果可视化图像
    res.save_to_json("./output/") ## 保存预测的结构化输出

运行后，得到的结果为：

{'input_path': '/root/.paddlex/predict_input/small_object_detection.jpg', 'boxes': [{'cls_id': 3, 'label': 'car', 'score': 0.9243856072425842, 'coordinate': [624, 638, 682, 741]}, {'cls_id': 3, 'label': 'car', 'score': 0.9206348061561584, 'coordinate': [242, 561, 356, 613]}, {'cls_id': 3, 'label': 'car', 'score': 0.9194547533988953, 'coordinate': [670, 367, 705, 400]}, {'cls_id': 3, 'label': 'car', 'score': 0.9162291288375854, 'coordinate': [459, 259, 523, 283]}, {'cls_id': 4, 'label': 'van', 'score': 0.9075379371643066, 'coordinate': [467, 213, 498, 242]}, {'cls_id': 4, 'label': 'van', 'score': 0.9066920876502991, 'coordinate': [547, 351, 577, 397]}, {'cls_id': 3, 'label': 'car', 'score': 0.9041045308113098, 'coordinate': [502, 632, 562, 736]}, {'cls_id': 3, 'label': 'car', 'score': 0.8934890627861023, 'coordinate': [613, 383, 647, 427]}, {'cls_id': 3, 'label': 'car', 'score': 0.8803309202194214, 'coordinate': [640, 280, 671, 309]}, {'cls_id': 3, 'label': 'car', 'score': 0.8727016448974609, 'coordinate': [1199, 256, 1259, 281]}, {'cls_id': 3, 'label': 'car', 'score': 0.8705748915672302, 'coordinate': [534, 410, 570, 461]}, {'cls_id': 3, 'label': 'car', 'score': 0.8654043078422546, 'coordinate': [669, 248, 702, 271]}, {'cls_id': 3, 'label': 'car', 'score': 0.8555219769477844, 'coordinate': [525, 243, 550, 270]}, {'cls_id': 3, 'label': 'car', 'score': 0.8522038459777832, 'coordinate': [526, 220, 553, 243]}, {'cls_id': 3, 'label': 'car', 'score': 0.8392605185508728, 'coordinate': [557, 141, 575, 158]}, {'cls_id': 3, 'label': 'car', 'score': 0.8353804349899292, 'coordinate': [537, 120, 553, 133]}, {'cls_id': 3, 'label': 'car', 'score': 0.8322211503982544, 'coordinate': [585, 132, 603, 147]}, {'cls_id': 3, 'label': 'car', 'score': 0.8298957943916321, 'coordinate': [701, 283, 736, 313]}, {'cls_id': 3, 'label': 'car', 'score': 0.8217393159866333, 'coordinate': [885, 347, 943, 377]}, {'cls_id': 3, 'label': 'car', 'score': 0.820313572883606, 'coordinate': [493, 150, 511, 168]}, {'cls_id': 0, 'label': 'pedestrian', 'score': 0.8183429837226868, 'coordinate': [203, 701, 224, 743]}, {'cls_id': 0, 'label': 'pedestrian', 'score': 0.815082848072052, 'coordinate': [185, 710, 201, 744]}, {'cls_id': 6, 'label': 'tricycle', 'score': 0.7892289757728577, 'coordinate': [311, 371, 344, 407]}, {'cls_id': 6, 'label': 'tricycle', 'score': 0.7812919020652771, 'coordinate': [345, 380, 388, 405]}, {'cls_id': 0, 'label': 'pedestrian', 'score': 0.7748346328735352, 'coordinate': [295, 500, 309, 532]}, {'cls_id': 0, 'label': 'pedestrian', 'score': 0.7688500285148621, 'coordinate': [851, 436, 863, 466]}, {'cls_id': 3, 'label': 'car', 'score': 0.7466475367546082, 'coordinate': [565, 114, 580, 128]}, {'cls_id': 3, 'label': 'car', 'score': 0.7156463265419006, 'coordinate': [483, 66, 495, 78]}, {'cls_id': 3, 'label': 'car', 'score': 0.704211950302124, 'coordinate': [607, 138, 642, 152]}, {'cls_id': 3, 'label': 'car', 'score': 0.7021926045417786, 'coordinate': [505, 72, 518, 83]}, {'cls_id': 0, 'label': 'pedestrian', 'score': 0.6897469162940979, 'coordinate': [802, 460, 815, 488]}, {'cls_id': 3, 'label': 'car', 'score': 0.671891450881958, 'coordinate': [574, 123, 593, 136]}, {'cls_id': 9, 'label': 'motorcycle', 'score': 0.6712754368782043, 'coordinate': [445, 317, 472, 334]}, {'cls_id': 0, 'label': 'pedestrian', 'score': 0.6695684790611267, 'coordinate': [479, 309, 489, 332]}, {'cls_id': 3, 'label': 'car', 'score': 0.6273623704910278, 'coordinate': [654, 210, 677, 234]}, {'cls_id': 3, 'label': 'car', 'score': 0.6070230603218079, 'coordinate': [640, 166, 667, 185]}, {'cls_id': 3, 'label': 'car', 'score': 0.6064521670341492, 'coordinate': [461, 59, 476, 71]}, {'cls_id': 3, 'label': 'car', 'score': 0.5860581398010254, 'coordinate': [464, 87, 484, 100]}, {'cls_id': 9, 'label': 'motorcycle', 'score': 0.5792551636695862, 'coordinate': [390, 390, 419, 408]}, {'cls_id': 3, 'label': 'car', 'score': 0.5559225678443909, 'coordinate': [481, 125, 496, 140]}, {'cls_id': 0, 'label': 'pedestrian', 'score': 0.5531904697418213, 'coordinate': [869, 306, 880, 331]}, {'cls_id': 0, 'label': 'pedestrian', 'score': 0.5468509793281555, 'coordinate': [895, 294, 904, 319]}, {'cls_id': 3, 'label': 'car', 'score': 0.5451828241348267, 'coordinate': [505, 94, 518, 108]}, {'cls_id': 3, 'label': 'car', 'score': 0.5398445725440979, 'coordinate': [657, 188, 681, 208]}, {'cls_id': 4, 'label': 'van', 'score': 0.5318890810012817, 'coordinate': [518, 88, 534, 102]}, {'cls_id': 3, 'label': 'car', 'score': 0.5296525359153748, 'coordinate': [527, 71, 540, 81]}, {'cls_id': 6, 'label': 'tricycle', 'score': 0.5168400406837463, 'coordinate': [528, 320, 563, 346]}, {'cls_id': 3, 'label': 'car', 'score': 0.5088561177253723, 'coordinate': [511, 84, 530, 95]}, {'cls_id': 0, 'label': 'pedestrian', 'score': 0.502006471157074, 'coordinate': [841, 266, 850, 283]}]}

执行了如下几个步骤：

  • create_pipeline() 实例化产线对象
  • 传入图片并调用产线对象的predict 方法进行推理预测
  • 对预测结果进行处理

其他产线的Python脚本使用，只需将create_pipeline()方法的pipeline参数调整为相应产线的名称。下面列出了每个产线对应的参数名称及详细的使用解释：

产线名称 对应参数 详细说明
通用目标检测 object_detection 通用目标检测产线Python脚本使用说明
通用实例分割 instance_segmentation 通用实例分割产线Python脚本使用说明
小目标检测 small_object_detection 小目标检测产线Python脚本使用说明