前言本次分享将带领大家从0到1完成一个目标检测任务的模型训练评估和推理部署全流程，项目将采用以PaddleDetection为核心的飞浆深度学习框架进行开发，并总结开发过程中踩过的一些坑，希望能为有类似项目需求的同学提供一点帮助。项目背景和目标背景：目标检测是计算机视觉的一

前言我们之前跑了一个yolo的模型，然后我们通过PaddleDetection的库对这个模型进行了一定程度的调用，但是那个调用还是基于命令的调用，这样的库首先第一个不能部署到客户的电脑上，第二个用起来也非常不方便，那么我们可不可以直接将Paddle的库直接做成一个DLL部署到我们的软件上呢？答案是

前言我现在在准备做一个全流程的机器视觉的工程，之前做了很多理论相关的工作。大概理解了机器视觉的原理，然后大概了解了一下，我发现现在的库其实已经很发展了，完全不需要用到非常多的理论，只需要知道开发过程就可以了，甚至paddlex已经直接有了傻瓜式模型训练的软件，所以我现在准备来做

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效果项目 代码usingOpenCvSharp;usingOpenCvSharp.Extensions;usingSdcb.PaddleDetection;usingSdcb.PaddleInference;usingSystem;usingSystem.Drawing;usingSystem.Text;usingSystem.Windows.Forms;usingYamlDotNet;usingstaticSystem.Windows.Forms.Visual

为全国普通高校大学生竞赛榜单内竞赛，“中国软件杯”大学生软件设计大赛-智能四足机器狗电力巡检系统开发赛项，目前已吸引了全国2041支队伍参加。经过激烈的目标检测与分割算法打榜赛，最终，有153支团队成功晋级区域赛。在即将于7月中旬开展的区域赛中，晋级选手须基于搭载飞桨框架的国产

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PaddleDetection的安装和使用以及训练和评估这里是百度的AI开发平台：https://ai.baidu.com/ai-doc/AISTUDIO/Tk39ty6ho目前对于个人来说的，学习深度学习的来说的，需要时一定的计算资源。但是考虑到学校实验室资源有限，所以本人采用AI系统平台的提高的服务来实现个人的实验的相关问题。

由于paddledetection官方没有给出可供自定义更改的推理程序，每次使用都需要输入命令行python***.py于是根据资料，编写自定义的推理程序，并使用py-flask框架实现模型的htt

我目前在学习百度的深度学习框架----paddlepaddle,在平台上运行出结果是比较简单的,因为有算力的支持,一个模型能很快地训练出来.大家可以在AIStudio上FORK这个项目,下载数

文章地址介绍训练好的模型要给业务调用，deepjavalibrary/djl：Java中与引擎无关的深度学习框架(github.com)可以完成这件事，它支持使用Java调用PyTorch、TensorFlow、M

目标检测作为计算机视觉领域的顶梁柱，不仅可以独立完成车辆、商品、缺陷检测等任务，也是人脸识别、视频分析、以图搜图等复合技术的核心模块，在自动驾驶、工业视觉、安防交通等

最近在做智能车人工智能组的线上赛，赛题分为两个：一个是人流密度检测，另一个是红绿灯识别，我在小队中的任务是做第二部分，红绿灯识别。一开始的时候建立模型的时选用的是SSD_Mobi