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安装文档

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简介

这份文档介绍了如何安装PaddleDetection及其依赖项(包括PaddlePaddle)，以及COCO和Pascal VOC数据集。

PaddleDetection的相关信息，请参考README.md.

PaddlePaddle

运行PaddleDetection需要PaddlePaddle Fluid v.1.6及更高版本。请按照安装文档中的说明进行操作。

请确保您的PaddlePaddle安装成功并且版本不低于需求版本。使用以下命令进行验证。

# 在您的Python解释器中确认PaddlePaddle安装成功
>>> import paddle.fluid as fluid
>>> fluid.install_check.run_check()

# 确认PaddlePaddle版本
python -c "import paddle; print(paddle.__version__)"

环境需求:

  • Python2 or Python3 (windows系统仅支持Python3)
  • CUDA >= 8.0
  • cuDNN >= 5.0
  • nccl >= 2.1.2

其他依赖安装

COCO-API:

运行需要COCO-API，安装方式如下：

git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git
cd cocoapi/PythonAPI
# 若Cython未安装，请安装Cython
pip install Cython
# 安装至全局site-packages
make install
# 若您没有权限或更倾向不安装至全局site-packages
python setup.py install --user

windows用户安装COCO-API方式：

# 若Cython未安装，请安装Cython
pip install Cython
# 由于原版cocoapi不支持windows，采用第三方实现版本，该版本仅支持Python3
pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI

PaddleDetection

克隆Paddle models模型库：

您可以通过以下命令克隆PaddleDetection：

cd <path/to/clone/PaddleDetection>
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git

安装Python依赖库：

Python依赖库在requirements.txt中给出，可通过如下命令安装：

pip install -r requirements.txt

确认测试通过：

export PYTHONPATH=`pwd`:$PYTHONPATH
python ppdet/modeling/tests/test_architectures.py

数据集

PaddleDetection默认支持COCO和Pascal VOC， 请按照如下步骤设置数据集。

为本地数据集创建软链接：

配置文件中默认的数据集路径是dataset/coco和dataset/voc，如果您本地磁盘上已有数据集， 只需创建软链接至数据集目录：

ln -sf <path/to/coco> <path/to/paddle_detection>/dataset/coco
ln -sf <path/to/voc> <path/to/paddle_detection>/dataset/voc

对于Pascal VOC数据集，需通过如下命令创建文件列表：

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:.
python dataset/voc/create_list.py

手动下载数据集：

若您本地没有数据集，可通过如下命令下载：

  • COCO
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:.
python dataset/coco/download_coco.py

COCO 数据集目录结构如下：

dataset/coco/
├── annotations
│   ├── instances_train2014.json
│   ├── instances_train2017.json
│   ├── instances_val2014.json
│   ├── instances_val2017.json
│   |   ...
├── train2017
│   ├── 000000000009.jpg
│   ├── 000000580008.jpg
│   |   ...
├── val2017
│   ├── 000000000139.jpg
│   ├── 000000000285.jpg
│   |   ...
|   ...
  • Pascal VOC
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:.
python dataset/voc/download_voc.py
python dataset/voc/create_list.py

Pascal VOC 数据集目录结构如下：

dataset/voc/
├── train.txt
├── val.txt
├── test.txt
├── label_list.txt (optional)
├── VOCdevkit/VOC2007
│   ├── Annotations
│       ├── 001789.xml
│       |   ...
│   ├── JPEGImages
│       ├── 001789.xml
│       |   ...
│   ├── ImageSets
│       |   ...
├── VOCdevkit/VOC2012
│   ├── Annotations
│       ├── 003876.xml
│       |   ...
│   ├── JPEGImages
│       ├── 003876.xml
│       |   ...
│   ├── ImageSets
│       |   ...
|   ...

说明： 如果你在yaml配置文件中设置use_default_label=False, 将从label_list.txt 中读取类别列表，反之则可以没有label_list.txt文件，检测库会使用Pascal VOC数据集的默 认类别列表，默认类别列表定义在voc_loader.py

自动下载数据集：

若您在数据集未成功设置（例如，在dataset/coco或dataset/voc中找不到）的情况下开始运行， PaddleDetection将自动从COCO-2017或 VOC2012下载，解压后的数据集将被保存在 〜/.cache/paddle/dataset/目录下，下次运行时，也可自动从该目录发现数据集。

说明： 更多有关数据集的介绍，请参考DATA.md