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整理自 富土康一号质检员,
1、环境部署
2、数据集准备
3、训练
4、训练过程可视化
5、模型导出
6、python进行单张/多张图片的预测
7、python+qt(给客户的演示demo)
8、C++进行单张预测(含编译简介)
9、C++预测代码封装成DLL、配合C#完成一个整体项目
10、扩展:关于PaddlePaddle代码数据读取的方式。
二、利用py-qt编一个显示界面,并结合工业相机实时采集并进行目标检测。
文章用到的软件有pyqt5、pycharm、Hikvision工业相机。
文章内容如下:
1、在pycharm下搭建pyqt的环境;
2、介绍paddle保存模型、加载模型的形式以及模型的说明;
3、如何利用paddle检测单帧图像
4、pyqt5效果展示
三、如何使用PaddleDetection中C++预测库进行编译,封装,调用
1、如何进行C++预测的编译(生成.sln解决方案);
2、如何将C++预测代码封装成一个dll;
3、如何使用python调用生成好的dll;
3、如何使用C#调用生成好的dll;
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