paddle尝试PP-Vehicle-属性识别

PP-Vehicle-属性识别

windows11环境，conda虚拟环境中运行。
官网地址：PP-Vehicle

1. 首先安装环境->

   • conda create -n paddle python=3.7
   • conda activate paddle
     两种方式，一种是缺啥装即：
   • pip install paddlepaddle-gpu
   • pip install pyyaml
   • pip install opencv-python
   • pip install scipy
   • pip install matplotlib
   • pip install scikit-learn
   • pip install pandas
   • pip install tqdm
   • pip install shapely
   • pip install requests
   • pip install lab

   另外一种是：pip install -r requirements.txt

2. 下载PaddleDetection代码，网址为PaddleDetection

3. 进入到文件夹内，准备测试的视频cd C:\Users\10106\Desktop\PaddleDetection-release-2.6，随便下载一个汽车的视频，放到了demo/test.mp4

4. 下载模型，放到pretrained/vehicle_attribute_model下，predtrain是自己创建的。其他模型最好也都下载好，解压一下

5. 编辑配置文件deploy/pipeline/config/infer_cfg_ppvehicle.yml中VEHICLE_ATTR是用于属性识别的，将其中的model_dir替换为下载的模型。

6. 修改配置文件中deploy/pipeline/config/infer_cfg_ppvehicle.yml 的VEHICLE_ATTR项的enable: True，以启用该功能。

7. 运行代码python deploy/pipeline/pipeline.py --config deploy/pipeline/config/infer_cfg_ppvehicle.yml --video_file=demo/test.mp4 --device=gpu，出现了个以下的问题。

8. 测试单张图片python deploy/pipeline/pipeline.py --config deploy/pipeline/config/infer_cfg_ppvehicle.yml --device=gpu --image_file=demo/car.jpg

9. 测试文件夹中的图片python deploy/pipeline/pipeline.py --config deploy/pipeline/config/infer_cfg_ppvehicle.yml --device=gpu --image_dir=demo

问题解决

1. 第一次检测视频运行卡在了这里，单张图片可以。将paddle换成gpu版本后，提示Unable to use JDE/FairMOT/ByteTrace提示要安装lab。主要原因为环境安装时出现问题。最好使用pip install -r requirements.txt进行安装，要不然会缺包。
   

PP-Hum