paddle交通标志识别

### PaddlePaddle 交通标志识别 示例 教训 #### 项目概述 为了实现交通标志识别，可以利用PaddleDetection中的Picodet模型进行训练和部署。此过程涉及从准备环境到最终应用的一系列步骤[^1]。 #### 环境搭建 - **硬件配置**：选择合适的计算设备，如Jetson Nano开发板作为目标平台。 - **软件安装**：确保操作系统已正确烧录至开发板；扩展存储空间并设置足够的虚拟内存支持深度学习任务运行。 #### 数据集处理 收集或下载适用于中国道路状况下的交通标志图片集合，并对其进行标注以便后续用于监督式学习算法的训练阶段。 #### 模型训练与转换 采用预训练权重初始化网络结构有助于加快收敛速度以及提升泛化能力。对于特定应用场景，则需微调最后一层以适应新的类别需求。完成本地调试之后，应按照官方文档指导将得到的最佳checkpoint文件转化为适合嵌入式端执行的形式。 ```python from paddledet.core.workspace import load_config, merge_config, create import paddle.fluid as fluid cfg = load_config('path/to/config.yml') merge_config(cfg) place = fluid.CPUPlace() exe = fluid.Executor(place) model = create(cfg.architecture) # 加载预训练模型参数 fluid.io.load_params(exe, 'pretrained_model_path', main_program=model.main_prog) # 导出推理模型 fluid.io.save_inference_model(dirname='inference_model_dir', feeded_var_names=['image'], target_vars=[out], executor=exe, main_program=model.test_prog) ``` #### 应用集成 编写简单的应用程序来读取摄像头输入流并将每一帧送入上述构建好的检测器中获取预测结果。考虑到实时性的要求，建议尽可能减少不必要的计算开销。 ```cpp #include "pico_detector.h" int main(){ // 初始化 Picodet 推理引擎... while (true){ Mat frame; cap >> frame; std::vector<Object> objects = detector->Detect(frame); for(auto& obj : objects){ rectangle(frame, obj.rect, Scalar(0,255,0)); putText(frame, class_names[obj.label], Point(obj.rect.x,obj.rect.y), FONT_HERSHEY_SIMPLEX , 1.0, CV_RGB(255,0,0), 2); } imshow("Traffic Sign Detection",frame); char c=(char)waitKey(25); if(c==27) break; } } ```