使用Nanodet进行目标检测模型的训练和转换

git_git523

于 2023-09-12 12:18:15 发布

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文章标签：目标检测人工智能计算机视觉单片机

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本文介绍了如何使用Nanodet进行目标检测模型的训练和转换。首先，详细讲解了训练过程，包括安装软件包、下载COCO 2017数据集、运行训练命令。然后，阐述了模型转换步骤，涉及安装PaddlePaddle，使用转换工具将Nanodet模型转为PaddlePaddle格式，并进一步转换为适用于单片机的格式。

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使用Nanodet进行目标检测模型的训练和转换

当我们需要进行目标检测时，可以使用Nanodet模型。那么如何进行模型的训练和转换呢？接下来，我们将为大家介绍。

训练模型

首先，需要安装相关软件包：

pip install torch torchvision opencv-python numpy tqdm

然后，下载COCO 2017数据集：

mkdir dataset && cd dataset
wget http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip
unzip train2017.zip
wget http://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip
unzip annotations_trainval2017.zip

接着，下载训练代码：

git clone https://github.com/RangiLyu/nanodet.git
cd nanodet

将上面下载的数据集解压到nanodet/data/coco目录下，数据准备工作就完成了。

运行以下命令来开始训练模型：

python ./tools/train.py -n nan

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