PaddleDetection VOC版训练教程：从设置到模型生成

本篇教程是关于如何使用PaddleDetection进行物体检测的详细指南，主要针对VOC数据集。以下是关键步骤和配置： 1. **配置训练集**： - 创建一个名为`my_data`的文件夹在`paddledetection`目录下，用于存放数据集结构，包括Annotations（XML格式的标注）、JPEGImages（图片）和label_list.txt（图片类别列表）。 - 使用`create_data_list.py`脚本生成trainval.txt和test.txt文件，虽然测试集可以为空，但训练集必须遵循特定格式。 2. **修改配置文件**： - `voc.yml`文件位于`PaddleDetection/configs/yolov3`目录，用于指定模型的参数，如数据集路径和类别数量。你需要更新该文件中与label_list.txt对应的类目数量，并调整`num_classes`。 - `yolov3_reader.yml`在`PaddleDetection/configs/yolov3/_base_/yolov3_reader.yml`，用于设置训练时的批处理大小，根据你的GPU性能（如3050Ti），可能需要调整`batch_size`。 3. **开始训练**： - 在搭建好的环境中执行`pythontools/train.py -c configs/yolov3/yolov3_mobilenet_v1_270e_voc.yml`命令。如果训练过程卡在权重加载提示，可能意味着`batch_size`过大，需要减小。 - 训练完成后，会在`paddledetection/output`目录下生成`model_final.pdparams`模型权重文件。 4. **使用训练集进行预测**： - 将待分类的图片放在`paddledetection/demo`目录中，然后运行`pythontools/infer.py`脚本进行物体检测。注意这里的指令应该包含具体的图片路径。 通过这个教程，你可以了解到如何设置和训练PaddleDetection模型，以及如何使用预训练的模型对新的图片进行物体检测。整个流程包括数据准备、配置文件调整、模型训练和部署到实际应用场景。如果你遇到任何问题，可以根据文档提供的信息进行调试，或者查阅PaddleDetection的官方文档获取更深入的帮助。