PaddleDetection的使用教程

当然，下面是一个简单的示例代码，用于展示如何使用PaddleDetection进行目标检测任务：

import paddle
from paddle.io import DataLoader
from paddle.vision.transforms import transforms
from paddle.static import InputSpec
from paddle import Model
from paddle.vision.datasets import CocoDetection
from paddle.metric import Metric

# 定义数据预处理的transforms
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(size=(800, 800)),
    transforms.Transpose(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
])

# 加载测试数据集
test_dataset = CocoDetection(
    image_dir='path/to/image_dir',
    annotation_file='path/to/annotation_file',
    transforms=transform,
)

# 加载预训练模型
model = paddle.vision.models.detection.mask_rcnn(pretrained=True)

# 定义输入数据的形状和类型
input_spec = [
    InputSpec(shape=[None, 3, 800, 800], dtype='float32', name='image')
]

# 创建模型实例
model = Model(model, inputs=input_spec)

# 加载训练好的模型参数
model.load('path/to/model_params')

# 开始预测
model.prepare()
results = model.predict(test_dataset)

# 打印预测结果
for image, result in zip(test_dataset, results):
    print('Image:', image[0])
    print('Predicted labels:', result['labels'])
    print('Predicted boxes:', result['boxes'])

以上代码演示了如何使用PaddleDetection进行目标检测任务。你需要根据实际情况修改数据集路径、模型参数路径等。同时，你还可以根据需要对代码进行进一步的定制和调整。

希望这个示例能够帮助到你！如有任何其他问题，请随时提问。