PaddleDetection目标检测实战课程目录

目标检测实战速成：从数据标注到部署详解
最新推荐文章于 2025-11-30 17:53:43 发布
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#目标检测 #深度学习 #计算机视觉

本文档带你全面学习目标检测，包括数据集制作（LabelImg与VOC转COCO）、无GPU训练策略、PaddleDetection配置解析、全流程实践、训练技巧、AIstudio任务管理、Windows部署教程，以及半自动化标注方法。适合快速入门者，仅需四小时掌握。

目标检测实战项目文档汇总

零基础掌握目标检测实战流程，从制作数据集到全流程的训练评估，再到最终的部署，不需要自备GPU，四五个小时的内容即可掌握目标检测实操技术。
01-使用labelimg标注目标检测数据集|voc转COCO数据集
02-没有GPU，如何训练自己的目标检测算法
03-PaddleDetection配置文件详细介绍
04-目标检测实战全流程
05-目标检测训练小技巧
06-AIstudio后台任务
07-windows端cpp部署PaddleDetection目标检测模型
08目标检测数据集半自动化标注

精选资源
基于PaddleDetection中SSD算法实现的火焰识别检测源码+数据集+训练好的模型
12-24
基于PaddleDetection中SSD算法实现的火焰识别检测源码+数据集+训练好的模型 配置文件都配置好 数据集都配置好，有数据配置脚本，执行一下即可。 训练好的模型，数据集 备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战...
第12讲 实战：PaddleDeteciton实现目标检测
05-16
本课程将从实战的角度出发，指导学员如何利用PaddleDetection工具进行目标检测任务。首先，我们会对PaddleDetection的基本架构和工作流程有一个全面的介绍。学员将学习如何安装PaddleDetection环境，以及如何配置...
paddle 30 paddledetection项目结构的深入解析
a486259的博客
07-10 672
paddledetection是百度推出的目标检测库，使用paddledetection训练自己的目标检测模型是极为方便的。使用一个paddledetection库，最快的方法就是去解读它的项目结构，这样才能更好的使用paddledetection做训练。paddledetection的项目代码可以在PaddlePaddle/PaddleDetection - 码云 - 开源中国 (gitee.com)中获取。下载后打开，项目结构如下所示。其中绿色标注框标注的部分是使用paddledetection训练深入
【亲测免费】 PaddleDetection 使用教程及最佳实践
gitblog_00844的博客
08-07 1578
PaddleDetection 使用教程及最佳实践 【免费下载链接】PaddleDetection PaddleDetection - 一个基于 PaddlePaddle 的目标检测开发套件，提供丰富的模型和工具，适用于进行计算机视觉和深度学习研究的程序员。 ...
用PaddleDetection做上班摸鱼神器（完整教程）
学姐带你玩AI的博客
04-01 981
使用PaddleDetection自制数据集，做人脸分类，调用本地电脑的前置摄像头识别出现在屏幕前的人脸，根据不同的人脸切换本地电脑的窗口，实现偷懒神器
[Paddle Detection]基于PP-YOLOE+实现道路场景目标检测及部署
一名在读大学生，正在学习深度学习，会定期分享一些该领域内容。欢迎大家一起交流学习~
12-27 4589
该项目着眼于基于视觉深度学习的自动驾驶场景，旨在对车载摄像头采集的视频数据进行道路场景解析，为自动驾驶提供一种解决思路。利用YOLO系列模型PP_YOLOE+完成车辆检测实现一种高效高精度的道路场景解析方式,从而实现真正意义上的自动驾驶，减少交通事故的发生，保障车主的人身安全。数据集地址视频数据： 超过1,100小时的100000个高清视频序列在一天中许多不同的时间，天气条件，和驾驶场景驾驶经验。视频序列还包括GPS位置、IMU数据和时间戳。道路目标检测。
PaddleDetection-PPYOLOE实现钢铁缺陷检测
m0_63642362的博客
04-26 914
钢铁缺陷检测数据集为COCO格式
百度目标检测7日打卡常见问题汇总：PaddleDetection安装，yml配置文件，评估结果等
Mao_Jonah的博客
09-25 2443
百度目标检测7日打卡常见问题汇总 原文位置： 百度目标检测7日打卡常见问题汇总 (原文保持更新) 鉴于大家遇到的问题比较多，且这些问题很多是相似的，故在此做个汇总。 环境版本说明： 推荐版本 Paddle：1.8.4 Python： 3.7 CUDA：10.0 pip: 9.0.1+ PaddleDetection: 0.4 … 版本错误容易导致运行不成功，请注意版本号。 Paddle具体安装说明 如果自己电脑性能不够的话安装CPU版本也是可以的。 遇到问题不要慌，多baidu,google，还可以在群里
PaddleDetection SSD火焰识别检测全攻略：源码、数据集与模型
PaddleDetection是百度飞桨（PaddlePaddle）深度学习平台下开发的一个目标检测库，它提供了一系列高效的检测算法和工具，以支持研究者和开发者在目标检测领域进行快速的实验和部署。 SSD（Single Shot MultiBox ...
百度飞桨PaddleDetection威力再显，助力获得两项ECCV目标检测冠军
百度大脑
09-02 1521
点击左上方蓝字关注我们近日，百度视觉团队借助PaddleDetection在计算机视觉顶会ECCV 2020 （European Conference on Computer Visio...
系列文章：如何利用PaddleDetection做一个完整的项目
saladpie的博客
06-24 426
整理自富土康一号质检员， 一、PaddleDetection简介及部署 1、环境部署 2、数据集准备 3、训练 4、训练过程可视化 5、模型导出 6、python进行单张/多张图片的预测 7、python+qt（给客户的演示demo） 8、C++进行单张预测（含编译简介） 9、C++预测代码封装成DLL、配合C#完成一个整体项目 10、扩展：关于PaddlePaddle代码数据读取的方式。 二、利用py-qt编一个显示界面，并结合工业相机实时采集并进行目标检测。 文章用到的软件有pyqt5、pyc.
系列文章 如何使用PaddleDetection做一个完整项目（三）
yzl819819的博客
06-16 2666
本文将针对如何使用PaddleDetection中C++预测库的编译，封装，调用进行说明。  如何进行C++预测的编译（生成.sln解决方案）；  如何将C++预测代码封装成一个dll；  如何使用python调用生成好的dll；  如何使用C#调用生成好的dll； 如何进行C++预测代码的编译（生成.sln解决方案） 使用工具Cmake vs2019社区版 Git(提前下载好git，不然在后期编译过程中会不成功) 预测代码来源：https://github.com/PaddlePaddle/Pa
PaddleDetection简单教程
qq_56591814的博客
07-27 1万+
简单介绍了paddledetection的用法，并在paddle学习赛——钢铁缺陷检测上试验了ppyoloe+模型
基于Paddle的计算机视觉入门教程——第12讲 实战：PaddleDeteciton实现目标检测
weixin_45747759的博客
01-27 8879
B站教程地址 https://www.bilibili.com/video/BV18b4y1J7a6/ 下载链接 链接：https://pan.baidu.com/s/1ydUkMBOUQtaIaNJrjbCjGQ 提取码：qxp9 数据集 数据集结构 在实际项目中最常用的是voc数据集格式，我们以voc数据集为例，进行介绍。 JPEGImages存放所有数据集图片，Annotations中存放所有标注文件。 如图片000001.jpg，它对应的标注就是000001.xml 这张图片对应的标注信
系列文章：如何利用PaddleDetection做一个完整的项目（一）
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yzl819819的博客
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如何利用PaddleDetection做一个完整的项目（一） 0PaddleDetection简介 PaddleDetection 是PaddlePaddle推出的物体检测统一框架。支持现有的RCNN、SSD、YOLO等系列模型、支持 ResNet、ResNet-VD、ResNeXt、ResNeXt-VD、SENet、MobileNet、DarkNet等主干网络。针对不同的业务场景（性能、目标大小...
PaddleDetection——水果分类项目实战
简简单单的学习笔记，致力于帮助更多前进路上的朋友~
01-30 2660
本次项目为水果分类任务，手把手从数据集的准备开始完成水果分类项目。
【民族服饰识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积网络+resnet50算法
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11-30 492
民族服饰识别，民族服饰智能识别与分析系统基于TensorFlow框架，采用卷积神经网络（CNN）算法构建而成。系统在收集了回族、汉族、满族、苗族四类典型民族服饰图像数据集的基础上，通过多轮迭代训练，最终生成高精度识别模型，并配合Web可视化平台实现便捷交互。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
深度学习实战（基于pytroch）系列（四十）长短期记忆（LSTM）从零开始实现
echo的博客
11-28 1442
LSTM（长短期记忆网络）是一种改进的循环神经网络，通过引入输入门、遗忘门和输出门三个控制单元，以及记忆细胞结构，有效解决了传统RNN的梯度消失问题。其核心计算包括：三个门控单元通过sigmoid函数调节信息流动，候选记忆细胞使用tanh函数生成，最终记忆细胞由遗忘门和输入门共同决定。实验使用周杰伦歌词数据集进行训练，从零实现了LSTM模型的参数初始化和前向传播过程，包括状态初始化、门控计算和隐藏状态更新。该结构能更好地捕捉长距离依赖关系，适用于序列建模任务。
深度学习实战（基于pytroch）系列（四十一）长短期记忆（LSTM）pytorch简洁实现
echo的博客
11-29 1022
本文介绍了使用PyTorch简洁实现长短期记忆网络(LSTM)语言模型的方法。首先读取周杰伦歌词数据集并进行预处理，然后定义包含LSTM层和全连接层的RNN模型类，其中LSTM需要同时处理隐藏状态和细胞状态。文章详细展示了模型初始化、预测函数实现以及训练过程，包括梯度裁剪和数据迭代器设计。通过对比手动实现，突出了PyTorch框架在简化LSTM实现方面的优势，为自然语言处理任务提供了高效的解决方案。
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