windows10+PaddleDetection-release-0.3中yolov3測試及訓練自己的數據

環境：windows10+ cundn10.0+ cudnn7.3+ vs2017+paddle1.7     
PaddleDetection-release-0.3：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection；
1、安裝參考paddle官網即可，都是中文
2、yolov3_r50vd_dcn官方模型測試
本測試使用IDE來修改相應路徑，也可直接使用命令行；
修改ppdet\utils\cli.py中添加  default="../configs/dcn/yolov3_r50vd_dcn.yml",

修改configs/dcn/configs/dcn/yolov3_r50vd_dcn.yml 中weights路徑爲你下載的模型

圖片測試：



3、faster_rcnn_dcn_r50_vd_fpn_2x訓練自己的數據
a)數據集製作：
國內交通標誌數據集：共包含1465張640*640的交通標誌圖片，一共標註了6類交通標誌，分別是：直行、左轉、右轉、禁行、禁鳴、人行橫道，("straight", "left","right", "stop ", "nohonk", "crosswalk")。標註信息均保存在xml文件下載地址：https://www.kesci.com/home/dataset/5ea92354366f4d002d730fca 轉換爲coco2017即可；具體參考detectron2中製作方法
b)修改paddle的配置文件用於訓練數據
修改configs/dcn/yolov3_r50vd_dcn.yml  中weights路徑爲你訓練的模型名字，num_classses=6

修改configs/yolov3_reader.yml 中數據路徑修改爲自己數據集路徑

運行train.py即可


評價結果：

測試結果圖：