NanoDetPlus Python 部署指南：轻松上手，解锁强大目标检测

2024-02-20 10:48:12

在当今以数据为导向的世界中，准确而高效的目标检测变得比以往任何时候都更加至关重要。NanoDetPlus 作为一款轻量级且准确的目标检测模型，已成为该领域的领军者。为了充分利用其潜力，了解如何在 Python 中部署 NanoDetPlus 至关重要。本指南将逐步指导您完成整个过程，让您轻松上手，解锁 NanoDetPlus 的强大功能。

部署准备

环境配置

确保已安装 Python 3.6 或更高版本。
安装 PyTorch 1.6 或更高版本。
安装 OpenCV 4.5 或更高版本。
安装 mmcv-full。

模型下载

从官方 GitHub 存储库下载 NanoDetPlus 模型权重。
解压缩下载的文件并将其放置在方便的位置。

推理过程

加载模型

使用以下代码加载 NanoDetPlus 模型：

import torch
from mmdet.models import build_detector

# 加载模型权重
config_file = 'path/to/config.py'
checkpoint_file = 'path/to/checkpoint.pth'
model = build_detector(config_file, checkpoint_file, device='cpu')

预处理图像

将图像预处理为模型期望的输入格式：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')
# 将图像调整为模型输入大小
image = cv2.resize(image, (640, 640))
# 标准化图像
image = image / 255.0
# 将图像转换为张量
image = torch.from_numpy(image).to('cpu')
# 添加批次维度
image = image.unsqueeze(0)

执行推理

使用加载的模型对图像进行推理：

# 执行推理
with torch.no_grad():
    result = model(image)

后处理结果

解析推理结果并获取检测到的目标：

import numpy as np

# 获取边界框和类别
bboxes = result[0][0].cpu().numpy()
class_ids = result[0][1].cpu().numpy()
scores = result[0][2].cpu().numpy()

# 过滤低置信度边界框
bboxes = bboxes[scores >= 0.5]
class_ids = class_ids[scores >= 0.5]

代码示例

以下是 NanoDetPlus Python 部署的完整代码示例：

import torch
import cv2
from mmdet.models import build_detector

# 加载模型权重
config_file = 'path/to/config.py'
checkpoint_file = 'path/to/checkpoint.pth'
model = build_detector(config_file, checkpoint_file, device='cpu')

# 读取图像
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')
# 预处理图像
image = cv2.resize(image, (640, 640))
image = image / 255.0
image = torch.from_numpy(image).to('cpu')
image = image.unsqueeze(0)

# 执行推理
with torch.no_grad():
    result = model(image)

# 后处理结果
bboxes = result[0][0].cpu().numpy()
class_ids = result[0][1].cpu().numpy()
scores = result[0][2].cpu().numpy()

# 过滤低置信度边界框
bboxes = bboxes[scores >= 0.5]
class_ids = class_ids[scores >= 0.5]

# 可视化结果
for bbox, class_id, score in zip(bboxes, class_ids, scores):
    x1, y1, x2, y2 = bbox
    label = f'{class_id} ({score:.2f})'
    cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
    cv2.putText(image, label, (x1, y1-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('NanoDetPlus Results', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()