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@@ -0,0 +1,273 @@
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+# PaddleX 3.0 通用目标检测模型产线———服装时尚元素检测教程
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+
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+PaddleX 提供了丰富的模型产线，模型产线由一个或多个模型组合实现，每个模型产线都能够解决特定的场景任务问题。PaddleX 所提供的模型产线均支持快速体验，如果效果不及预期，也同样支持使用私有数据微调模型，并且 PaddleX 提供了 Python API，方便将产线集成到个人项目中。在使用之前，您首先需要安装 PaddleX， 安装方式请参考[ PaddleX 安装](../INSTALL.md)。此处以一个服装时尚元素检测的任务为例子，介绍模型产线工具的使用流程。
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+
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+## 1. 选择产线
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+
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+首先，需要根据您的任务场景，选择对应的 PaddleX 产线，此处为服装时尚元素检测，需要了解到这个任务属于目标检测任务，对应 PaddleX 的通用目标检测产线。如果无法确定任务和产线的对应关系，您可以在 PaddleX 支持的[模型产线列表](../pipelines/support_pipeline_list.md)中了解相关产线的能力介绍。
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+
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+
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+## 2. 快速体验
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+
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+PaddleX 提供了两种体验的方式，一种是可以直接通过 PaddleX wheel 包在本地体验，另外一种是可以在 **AI Studio 星河社区**上体验。
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+
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+ - 本地体验方式：
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+ ```bash
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+ paddlex --pipeline object_detection \
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+ --model PicoDet-L \
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+ --input https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/PaddleX3.0/application/object_detection/FashionPedia_demo.png
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+ ```
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+
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+ - 星河社区体验方式：前往[AI Studio 星河社区](https://aistudio.baidu.com/pipeline/mine)，点击【创建产线】，创建【**通用目标检测**】产线进行快速体验；
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+
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+ 快速体验产出推理结果示例：
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+ <center>
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+
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+ <img src="https://github.com/user-attachments/assets/96e6c6ff-e446-4819-9db7-e9c43b0fc8e8" width=600>
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+
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+ </center>
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+
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+当体验完该产线之后，需要确定产线是否符合预期（包含精度、速度等），产线包含的模型是否需要继续微调，如果模型的速度或者精度不符合预期，则需要根据模型选择选择可替换的模型继续测试，确定效果是否满意。如果最终效果均不满意，则需要微调模型。本教程希望产出能检测出时尚服装元素的模型，显然默认的权重（COCO 数据集训练产出的权重）无法满足要求，需要采集和标注数据，然后进行训练微调。
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+
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+## 3. 选择模型
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+
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+PaddleX 提供了11个端到端的目标检测模型，具体可参考 [模型列表](../models/support_model_list.md)，其中部分模型的benchmark如下：
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+
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+| 模型列表 | mAP(%) | GPU 推理耗时(ms) | CPU 推理耗时(ms) | 模型存储大小(M) |
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+| --------------- | ------ | ---------------- | ---------------- | --------------- |
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+| RT-DETR-H | 56.3 | 100.65 | 8451.92 | 471 |
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+| RT-DETR-L | 53.0 | 27.89 | 841.00 | 125 |
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+| PP-YOLOE_plus-L | 52.9 | 29.67 | 700.97 | 200 |
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+| PP-YOLOE_plus-S | 43.7 | 8.11 | 137.23 | 31 |
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+| PicoDet-L | 42.6 | 10.09 | 129.32 | 23 |
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+| PicoDet-S | 29.1 | 3.17 | 13.36 | 5 |
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+
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+> **注：以上精度指标为 <a href="https://cocodataset.org/#home" target="_blank">COCO2017</a> 验证集 mAP(0.5:0.95)。GPU 推理耗时基于 NVIDIA Tesla T4 机器，精度类型为 FP32， CPU 推理速度基于 Intel(R) Xeon(R) Gold 5117 CPU @ 2.00GHz，线程数为8，精度类型为 FP32。**
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+
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+简单来说，表格从上到下，模型推理速度更快，从下到上，模型精度更高。本教程以PicoDet-L模型为例，完成一次模型全流程开发。你可以依据自己的实际使用场景，判断并选择一个合适的模型做训练，训练完成后可在产线内评估合适的模型权重，并最终用于实际使用场景中。
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+
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+## 4. 数据准备和校验
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+### 4.1 数据准备
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+
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+本教程采用 `服装时尚元素检测数据集` 作为示例数据集，可通过以下命令获取示例数据集。如果您使用自备的已标注数据集，需要按照 PaddleX 的格式要求对自备数据集进行调整，以满足 PaddleX 的数据格式要求。关于数据格式介绍，您可以参考 [PaddleX 数据格式介绍](../data/dataset_format.md)。如果您有一批待标注数据，可以参考 [通用目标检测数据标注指南](../data/annotation/DetAnnoTools.md) 完成数据标注。
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+
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+数据集获取命令：
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+```bash
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+cd /path/to/paddlex
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+wget https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/data/det_mini_fashion_pedia_coco.tar -P ./dataset
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+tar -xf ./dataset/det_mini_fashion_pedia_coco.tar -C ./dataset/
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+```
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+
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+### 4.2 数据集校验
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+
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+在对数据集校验时，只需一行命令：
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+
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+```bash
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+python main.py -c paddlex/configs/object_detection/PicoDet-L.yaml \
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+ -o Global.mode=check_dataset \
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+ -o Global.dataset_dir=./dataset/det_mini_fashion_pedia_coco
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+```
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+
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+执行上述命令后，PaddleX 会对数据集进行校验，并统计数据集的基本信息。命令运行成功后会在 log 中打印出 `Check dataset passed !` 信息，同时相关产出会保存在当前目录的 `./output/check_dataset` 目录下，产出目录中包括可视化的示例样本图片和样本分布直方图。校验结果文件保存在 `./output/check_dataset_result.json`，校验结果文件具体内容为
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+```
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+{
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+ "done_flag": true,
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+ "check_pass": true,
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+ "attributes": {
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+ "num_classes": 15,
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+ "train_samples": 4000,
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+ "train_sample_paths": [
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+ "check_dataset/demo_img/297ea597f7dfa6d710b2e8176cb3b913.jpg",
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+ "check_dataset/demo_img/2d8b75ce472dbebd41ca8527f0a292f3.jpg"
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+ ],
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+ "val_samples": 800,
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|
+ "val_sample_paths": [
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+ "check_dataset/demo_img/40e13ebcfa281567c92fc9842510abea.jpg",
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+ "check_dataset/demo_img/87808e379034ac2344f5132d3dccc6e6.jpg"
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|
+ ]
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+ },
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+ "analysis": {
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+ "histogram": "check_dataset/histogram.png"
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+ },
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+ "dataset_path": "./dataset/det_mini_fashion_pedia_coco",
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+ "show_type": "image",
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+ "dataset_type": "COCODetDataset"
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+}
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+```
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+上述校验结果中，check_pass 为 True 表示数据集格式符合要求，其他部分指标的说明如下：
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+
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+- attributes.num_classes：该数据集类别数为 15，此处类别数量为后续训练需要传入的类别数量；
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+- attributes.train_samples：该数据集训练集样本数量为 4000；
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+- attributes.val_samples：该数据集验证集样本数量为 800；
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+- attributes.train_sample_paths：该数据集训练集样本可视化图片相对路径列表；
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+- attributes.val_sample_paths：该数据集验证集样本可视化图片相对路径列表；
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+
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|
+另外，数据集校验还对数据集中所有类别的样本数量分布情况进行了分析，并绘制了分布直方图（histogram.png）：
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+<center>
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|
+
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+<img src="https://github.com/user-attachments/assets/ac5c9c35-d1c3-4df5-ae9d-979e3c096620" width=600>
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|
+
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+</center>
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+
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+**注**：只有通过数据校验的数据才可以训练和评估。
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+
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+
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+### 4.3 数据集格式转换/数据集划分（非必选）
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+
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+如需对数据集格式进行转换或是重新划分数据集，可通过修改配置文件或是追加超参数的方式进行设置。
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+
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+数据集校验相关的参数可以通过修改配置文件中 `CheckDataset` 下的字段进行设置，配置文件中部分参数的示例说明如下：
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+
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+* `CheckDataset`:
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+ * `convert`:
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+ * `enable`: 是否进行数据集格式转换，为 `True` 时进行数据集格式转换，默认为 `False`;
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+ * `src_dataset_type`: 如果进行数据集格式转换，则需设置源数据集格式，数据可选源格式为 `LabelMe` 和 `VOC`；
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+ * `split`:
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+ * `enable`: 是否进行重新划分数据集，为 `True` 时进行数据集格式转换，默认为 `False`；
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+ * `train_percent`: 如果重新划分数据集，则需要设置训练集的百分比，类型为 0-100 之间的任意整数，需要保证和 `val_percent` 值加和为 100；
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+ * `val_percent`: 如果重新划分数据集，则需要设置验证集的百分比，类型为 0-100 之间的任意整数，需要保证和 `train_percent` 值加和为 100；
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+
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+数据转换和数据划分支持同时开启，对于数据划分原有标注文件会被在原路径下重命名为 `xxx.bak`，以上参数同样支持通过追加命令行参数的方式进行设置，例如重新划分数据集并设置训练集与验证集比例：`-o CheckDataset.split.enable=True -o CheckDataset.split.train_percent=80 -o CheckDataset.split.val_percent=20`。
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+
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+## 5. 模型训练和评估
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+### 5.1 模型训练
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+
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+在训练之前，请确保您已经对数据集进行了校验。完成 PaddleX 模型的训练，只需如下一条命令：
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+
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+```bash
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+python main.py -c paddlex/configs/object_detection/PicoDet-L.yaml \
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+ -o Global.mode=train \
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+ -o Global.dataset_dir=./dataset/det_mini_fashion_pedia_coco \
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+ -o Train.num_classes=15
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+```
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+
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+在 PaddleX 中模型训练支持：修改训练超参数、单机单卡/多卡训练等功能，只需修改配置文件或追加命令行参数。
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+
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+PaddleX 中每个模型都提供了模型开发的配置文件，用于设置相关参数。模型训练相关的参数可以通过修改配置文件中 `Train` 下的字段进行设置，配置文件中部分参数的示例说明如下：
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+
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+* `Global`：
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+ * `mode`：模式，支持数据校验（`check_dataset`）、模型训练（`train`）、模型评估（`evaluate`）；
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+ * `device`：训练设备，可选`cpu`、`gpu`、`xpu`、`npu`、`mlu`，除 cpu 外，多卡训练可指定卡号，如：`gpu:0,1,2,3`；
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+* `Train`：训练超参数设置；
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+ * `epochs_iters`：训练轮次数设置；
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+ * `learning_rate`：训练学习率设置；
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+
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+更多超参数介绍，请参考 [PaddleX 超参数介绍](../base/hyperparameters_introduction.md)。
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+
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+**注：**
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+- 以上参数可以通过追加令行参数的形式进行设置，如指定模式为模型训练：`-o Global.mode=train`；指定前 2 卡 gpu 训练：`-o Global.device=gpu:0,1`；设置训练轮次数为 50：`-o Train.epochs_iters=50`。
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+- 模型训练过程中，PaddleX 会自动保存模型权重文件，默认为`output`，如需指定保存路径，可通过配置文件中 `-o Global.output` 字段
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+- PaddleX 对您屏蔽了动态图权重和静态图权重的概念。在模型训练的过程中，会同时产出动态图和静态图的权重，在模型推理时，默认选择静态图权重推理。
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+
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+**训练产出解释:**
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+
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+在完成模型训练后，所有产出保存在指定的输出目录（默认为`./output/`）下，通常有以下产出：
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+
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+* train_result.json：训练结果记录文件，记录了训练任务是否正常完成，以及产出的权重指标、相关文件路径等；
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+* train.log：训练日志文件，记录了训练过程中的模型指标变化、loss 变化等；
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+* config.yaml：训练配置文件，记录了本次训练的超参数的配置；
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+* .pdparams、.pdema、.pdopt.pdstate、.pdiparams、.pdmodel：模型权重相关文件，包括网络参数、优化器、EMA、静态图网络参数、静态图网络结构等；
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+
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+### 5.2 模型评估
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+
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+在完成模型训练后，可以对指定的模型权重文件在验证集上进行评估，验证模型精度。使用 PaddleX 进行模型评估，只需一行命令：
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+
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+```bash
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+python main.py -c paddlex/configs/object_detection/PicoDet-L.yaml \
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+ -o Global.mode=evaluate \
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+ -o Global.dataset_dir=./dataset/det_mini_fashion_pedia_coco
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+```
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+
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+与模型训练类似，模型评估支持修改配置文件或追加命令行参数的方式设置。
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+
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+**注：** 在模型评估时，需要指定模型权重文件路径，每个配置文件中都内置了默认的权重保存路径，如需要改变，只需要通过追加命令行参数的形式进行设置即可，如`-o Evaluate.weight_path=./output/best_model.pdparams`。
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+
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+### 5.3 模型调优
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+
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+在学习了模型训练和评估后，我们可以通过调整超参数来提升模型的精度。通过合理调整训练轮数，您可以控制模型的训练深度，避免过拟合或欠拟合；而学习率的设置则关乎模型收敛的速度和稳定性。因此，在优化模型性能时，务必审慎考虑这两个参数的取值，并根据实际情况进行灵活调整，以获得最佳的训练效果。
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+
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+推荐在调试参数时遵循控制变量法：
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+
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+1. 首先固定训练轮次为 50，批大小为 16。
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+2. 基于 PicoDet-L 模型启动三个实验，学习率分别为：0.02，0.04，0.08。
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+3. 可以发现实验二精度最高的配置为学习率为 0.04，在该训练超参数基础上，改变训练论次数，观察不同轮次的精度结果，发现轮次在 80epoch 时基本达到了最佳精度。
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+
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+学习率探寻实验结果：
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+<center>
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|
+
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+| 实验 | 轮次 | 学习率 | batch\_size | 训练环境 | mAP@0\.5 |
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+|-------|----|-------|-------------|------|----------|
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+| 实验一 | 50 | 0\.02 | 16 | 4卡 | 0\.428 |
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+| 实验二 | 50 | 0\.04 | 16 | 4卡 |**0\.471**|
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+| 实验三 | 50 | 0\.08 | 16 | 4卡 | 0\.440 |
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+
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+</center>
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|
+
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+改变 epoch 实验结果：
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+<center>
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|
+
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+| 实验 | 轮次 | 学习率 | batch\_size| 训练环境 | mAP@0\.5 |
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+|-----------------|-----|-------|------------|------|----------|
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|
+| 实验二 | 50 | 0\.04 | 16 | 4卡 | 0\.471 |
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+| 实验二减少训练轮次 | 30 | 0\.04 | 16 | 4卡 | 0\.425 |
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|
+| 实验二增大训练轮次 | 80 | 0\.04 | 16 | 4卡 |**0\.491**|
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|
+| 实验二增大训练轮次 | 100 | 0\.04 | 16 | 4卡 | 0\.459 |
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|
+</center>
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|
|
+
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+**注：本教程为4卡教程，如果您只有1张GPU，可通过调整训练卡数完成本次实验，但最终指标未必和上述指标对齐，属正常情况。**
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+
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+## 6. 产线测试
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+
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+将产线中的模型替换为微调后的模型进行测试，如：
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+
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+```bash
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+python main.py -c paddlex/configs/object_detection/PicoDet-L.yaml \
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+ -o Global.mode=predict \
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+ -o Predict.model_dir="output/best_model" \
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+ -o Predict.input_path="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/PaddleX3.0/application/object_detection/FashionPedia_demo.png"
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+```
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+
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+通过上述可在`./output`下生成预测结果，其中`FashionPedia_demo.png`的预测结果如下：
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+<center>
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|
+
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|
+<img src="https://github.com/user-attachments/assets/60f0cfcb-07c2-4e37-8786-09f208a8c584" width="600"/>
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|
|
+
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|
|
+</center>
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+
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+## 7. 开发集成/部署
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+1. 此处提供了轻量级的 PaddleX Python API 的集成方式，使用 Python API 方式可以更加方便的将 PaddleX 产出模型集成到自己的项目中进行二次开发，详细集成方式可参考 [PaddleX 模型产线推理预测](../pipelines/pipeline_inference.md)。
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+此处提供轻量级的 PaddleX Python API 的集成方式，也提供高性能推理/服务化部署的方式部署模型。 PaddleX Python API 的集成方式如下：
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+
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+```python
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+from paddlex import DetPipeline
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+from paddlex import PaddleInferenceOption
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+
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+model_name = "PicoDet-L"
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+model_dir= "./output/best_model"
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+pipeline = DetPipeline(model_name, model_dir=model_dir, kernel_option=PaddleInferenceOption())
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+result = pipeline.predict(
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+ {'input_path': "./dataset/det_mini_fashion_pedia_coco/images/0a3b844ecf59d6039f7e4915e5d4ac41.jpg"}
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+ )
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+
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+print(result["boxes"])
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+```
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+2. PaddleX也提供了基于 FastDeploy 的高性能推理/服务化部署的方式进行模型部署。该部署方案支持更多的推理后端，并且提供高性能推理和服务化部署两种部署方式，能够满足更多场景的需求，具体流程可参考 [基于 FastDeploy 的模型产线部署]((../pipelines/pipeline_deployment_with_fastdeploy.md))。高性能推理和服务化部署两种部署方式的特点如下：
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+ * 高性能推理：运行脚本执行推理，或在程序中调用 Python/C++ 的推理 API。旨在实现测试样本的高效输入与模型预测结果的快速获取，特别适用于大规模批量刷库的场景，显著提升数据处理效率。
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+ * 服务化部署：采用 C/S 架构，以服务形式提供推理能力，客户端可以通过网络请求访问服务，以获取推理结果。
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+* PaddleX 高性能离线部署和服务化部署流程如下：
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+
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+ 1. 获取离线部署包。
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+ 1. 在 [AIStudio 星河社区](https://aistudio.baidu.com/pipeline/mine) 根据本地训练模型产线创建对应产线，在“选择产线”页面点击“直接部署”。
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+ 2. 在“产线部署”页面选择“导出离线部署包”，使用默认的模型方案，选择与本地测试环境对应的部署包运行环境，点击“导出部署包”。
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+ 3. 待部署包导出完毕后，点击“下载离线部署包”，将部署包下载到本地。
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+ 4. 点击“生成部署包序列号”，根据页面提示完成设备指纹的获取以及设备指纹与序列号的绑定，确保序列号对应的激活状态为“已激活“。
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+ 2. 使用自训练模型替换离线部署包 `model` 目录中的模型。
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+ 3. 根据需要选择要使用的部署SDK：`offline_sdk` 目录对应高性能推理SDK，`serving_sdk` 目录对应服务化部署SDK。按照SDK文档（README.md）中的说明，完成部署环境准备，建议使用文档提供的官方docker进行环境部署。
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+ 4. 对于高性能推理方式部署，修改 `offline_sdk/python_example/fd_model_config.yaml` 中的 "model_path_root" 字段值为自训练模型存放目录，并使用如下命令完成模型高性能推理：
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+
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+```bash
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+python infer.py --resource_path . --device gpu --serial_num <serial_number> --update_license True --backend paddle_option --input_data_path https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/PaddleX3.0/application/object_detection/FashionPedia_demo.png --is_visualize True
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+```
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+
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|
+其他产线的 Python API 集成方式可以参考[PaddleX 模型产线推理预测](../pipelines/pipeline_inference.md)。
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+PaddleX 同样提供了高性能的离线部署和服务化部署方式，具体参考[基于 FastDeploy 的模型产线部署](../pipelines/pipeline_deployment_with_fastdeploy.md)。
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changdazhou