【深度学习入门】Paddle实现车辆检测和车辆类型识别（基于YOLOv3和ResNet18）

BIT可达鸭

于 2020-05-04 16:43:10 发布

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分类专栏： ▶ 深度学习-计算机视觉文章标签：计算机视觉神经网络 python paddlepaddle 卷积神经网络

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本文介绍了如何使用PaddleDetection和X2Paddle工具进行车辆检测和类型识别。通过PaddleDetection的YOLOv3模型进行车辆检测，再利用X2Paddle将PyTorch模型转换为PaddlePaddle格式，实现车辆类型的识别。文章详细讲解了配置环境、模型安装、YOLO系列算法和模型转换的步骤，并提供了源代码链接。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Paddle实现车辆检测和车辆类型识别（基于YOLOv3和ResNet18）

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一. PaddleDetection 简介：
二. 配置环境并安装 Paddle：
三. 安装 PaddleDetetion：
四. 调试 YOLOv3 代码：
五. YOLO 系列算法详解：
六. 检测自己的数据：
- 测试图片：
- 测试视频：
七. 使用 X2Paddle 进行模型转换：
八. 总结：
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今天我们使用 Paddle 开源的两个工具：PaddleDetection 和 X2Paddle 来进行一个车辆检测和类型识别的小demo~

源码地址：https://github.com/Sharpiless/yolov3-vehicle-detection-paddle

最终的检测效果如图：
在这里插入图片描述

一. PaddleDetection 简介：

源码地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection

官方文档：https://paddledetection.readthedocs.io/

Paddle

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