简体中文 | [English](human_detection_en.md) # 行人检测模块使用教程 ## 一、概述 行人检测是目标检测的一个分支任务，指使用计算机视觉技术来判断图像或视频中是否存在行人，并给出每个行人的具体位置信息。这些信息对于智能视频监控、人体行为分析、智能驾驶、智能机器人等多种应用至关重要。 ## 二、支持模型列表
👉模型列表详情
模型 mAP(0.5:0.95) mAP(0.5) GPU推理耗时（ms） CPU推理耗时 (ms) 模型存储大小（M） 介绍
PP-YOLOE-L_human 48.0 81.9 32.8 777.7 196.02 基于PP-YOLOE的行人检测模型
PP-YOLOE-S_human 42.5 77.9 15.0 179.3 28.79
注：以上精度指标为CrowdHuman数据集 mAP(0.5:0.95)。所有模型 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。
## 三、快速集成 > ❗ 在快速集成前，请先安装 PaddleX 的 wheel 包，详细请参考 [PaddleX本地安装教程](../../../installation/installation.md) 完成wheel包的安装后，几行代码即可完成行人检测模块的推理，可以任意切换该模块下的模型，您也可以将行人检测的模块中的模型推理集成到您的项目中。运行以下代码前，请您下载[示例图片](https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/human_detection.jpg)到本地。 ```python from paddlex.inference import create_model model_name = "PP-YOLOE-S_human" model = create_model(model_name) output = model.predict("human_detection.jpg", batch_size=1) for res in output: res.print(json_format=False) res.save_to_img("./output/") res.save_to_json("./output/res.json") ``` 关于更多 PaddleX 的单模型推理的 API 的使用方法，可以参考[PaddleX单模型Python脚本使用说明](../../instructions/model_python_API.md)。 ## 四、二次开发 如果你追求更高精度的现有模型，可以使用PaddleX的二次开发能力，开发更好的行人检测模型。在使用PaddleX开发行人检测模型之前，请务必安装PaddleX的PaddleDetection插件，安装过程可以参考 [PaddleX本地安装教程](../../../installation/installation.md)。 ### 4.1 数据准备 在进行模型训练前，需要准备相应任务模块的数据集。PaddleX 针对每一个模块提供了数据校验功能，**只有通过数据校验的数据才可以进行模型训练**。此外，PaddleX为每一个模块都提供了demo数据集，您可以基于官方提供的 Demo 数据完成后续的开发。若您希望用私有数据集进行后续的模型训练，可以参考[PaddleX目标检测任务模块数据标注教程](../../../data_annotations/cv_modules/object_detection.md)。 #### 4.1.1 Demo 数据下载 您可以参考下面的命令将 Demo 数据集下载到指定文件夹： ```bash cd /path/to/paddlex wget https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/widerperson_coco_examples.tar -P ./dataset tar -xf ./dataset/widerperson_coco_examples.tar -C ./dataset/ ``` #### 4.1.2 数据校验 一行命令即可完成数据校验： ```bash python main.py -c paddlex/configs/human_detection/PP-YOLOE-S_human.yaml \ -o Global.mode=check_dataset \ -o Global.dataset_dir=./dataset/widerperson_coco_examples ``` 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。校验结果文件保存在`./output/check_dataset_result.json`，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。
👉 校验结果详情（点击展开） 校验结果文件具体内容为： ```bash { "done_flag": true, "check_pass": true, "attributes": { "num_classes": 1, "train_samples": 500, "train_sample_paths": [ "check_dataset/demo_img/000041.jpg", "check_dataset/demo_img/000042.jpg", "check_dataset/demo_img/000044.jpg" ], "val_samples": 100, "val_sample_paths": [ "check_dataset/demo_img/001138.jpg", "check_dataset/demo_img/001140.jpg", "check_dataset/demo_img/001141.jpg" ] }, "analysis": { "histogram": "check_dataset/histogram.png" }, "dataset_path": "./dataset/example_data/widerperson_coco_examples", "show_type": "image", "dataset_type": "COCODetDataset" } ``` 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： * `attributes.num_classes`：该数据集类别数为 1； * `attributes.train_samples`：该数据集训练集样本数量为500； * `attributes.val_samples`：该数据集验证集样本数量为 100； * `attributes.train_sample_paths`：该数据集训练集样本可视化图片相对路径列表； * `attributes.val_sample_paths`：该数据集验证集样本可视化图片相对路径列表； 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）： ![](https://raw.githubusercontent.com/cuicheng01/PaddleX_doc_images/main/images/modules/ped_det/01.png)
#### 4.1.3 数据集格式转换/数据集划分（可选） 在您完成数据校验之后，可以通过**修改配置文件**或是**追加超参数**的方式对数据集的格式进行转换，也可以对数据集的训练/验证比例进行重新划分。
👉 格式转换/数据集划分详情（点击展开） **（1）数据集格式转换** 行人检测不支持数据格式转换。 **（2）数据集划分** 数据集划分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： * `CheckDataset`: * `split`: * `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`； * `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，需要保证与 `val_percent` 的值之和为100； 例如，您想重新划分数据集为 训练集占比90%、验证集占比10%，则需将配置文件修改为： ```bash ...... CheckDataset: ...... split: enable: True train_percent: 90 val_percent: 10 ...... ``` 随后执行命令： ```bash python main.py -c paddlex/configs/human_detection/PP-YOLOE-S_human.yaml \ -o Global.mode=check_dataset \ -o Global.dataset_dir=./dataset/widerperson_coco_examples ``` 数据划分执行之后，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： ```bash python main.py -c paddlex/configs/human_detection/PP-YOLOE-S_human.yaml \ -o Global.mode=check_dataset \ -o Global.dataset_dir=./dataset/widerperson_coco_examples \ -o CheckDataset.split.enable=True \ -o CheckDataset.split.train_percent=90 \ -o CheckDataset.split.val_percent=10 ```
### 4.2 模型训练 一条命令即可完成模型的训练，以此处`PP-YOLOE-S_human`的训练为例： ```bash python main.py -c paddlex/configs/human_detection/PP-YOLOE-S_human.yaml \ -o Global.mode=train \ -o Global.dataset_dir=./dataset/widerperson_coco_examples ``` 需要如下几步： * 指定模型的`.yaml` 配置文件路径（此处为`PP-YOLOE-S_human.yaml`） * 指定模式为模型训练：`-o Global.mode=train` * 指定训练数据集路径：`-o Global.dataset_dir` 其他相关参数均可通过修改`.yaml`配置文件中的`Global`和`Train`下的字段来进行设置，也可以通过在命令行中追加参数来进行调整。如指定前 2 卡 gpu 训练：`-o Global.device=gpu:0,1`；设置训练轮次数为 10：`-o Train.epochs_iters=10`。更多可修改的参数及其详细解释，可以查阅查阅模型对应任务模块的配置文件说明[PaddleX通用模型配置文件参数说明](../../instructions/config_parameters_common.md)。
👉 更多说明（点击展开） * 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` 字段进行设置。 * 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。 * 训练其他模型时，需要的指定相应的配置文件，模型和配置的文件的对应关系，可以查阅[PaddleX模型列表（CPU/GPU）](../../../support_list/models_list.md)。 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： * `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； * `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； * `config.yaml`：训练配置文件，记录了本次训练的超参数的配置； * `.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；
## **4.3 模型评估** 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，一条命令即可完成模型的评估： ```bash python main.py -c paddlex/configs/human_detection/PP-YOLOE-S_human.yaml \ -o Global.mode=evaluate \ -o Global.dataset_dir=./dataset/widerperson_coco_examples ``` 与模型训练类似，需要如下几步： * 指定模型的`.yaml` 配置文件路径（此处为`PP-YOLOE-S_human``.yaml`） * 指定模式为模型评估：`-o Global.mode=evaluate` * 指定验证数据集路径：`-o Global.dataset_dir` 其他相关参数均可通过修改`.yaml`配置文件中的`Global`和`Evaluate`下的字段来进行设置，详细请参考[PaddleX通用模型配置文件参数说明](../../instructions/config_parameters_common.md)。
👉 更多说明（点击展开） 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/best_model/model.pdparams`。 在完成模型评估后，会产出`evaluate_result.json，其记录了`评估的结果，具体来说，记录了评估任务是否正常完成，以及模型的评估指标，包含 AP；
### **4.4 模型推理** 在完成模型的训练和评估后，即可使用训练好的模型权重进行推理预测。在PaddleX中实现模型推理预测可以通过两种方式：命令行和wheel 包。 #### 4.4.1 模型推理 * 通过命令行的方式进行推理预测，只需如下一条命令。运行以下代码前，请您下载[示例图片](https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/human_detection.jpg)到本地。 ```bash python main.py -c paddlex/configs/human_detection/PP-YOLOE-S_human.yaml \ -o Global.mode=predict \ -o Predict.model_dir="./output/best_model/inference" \ -o Predict.input="human_detection.jpg" ``` 与模型训练和评估类似，需要如下几步： * 指定模型的`.yaml` 配置文件路径（此处为`PP-YOLOE-S_human.yaml`） * 指定模式为模型推理预测：`-o Global.mode=predict` * 指定模型权重路径：`-o Predict.model_dir="./output/best_model/inference"` * 指定输入数据路径：`-o Predict.input="..."` 其他相关参数均可通过修改`.yaml`配置文件中的`Global`和`Predict`下的字段来进行设置，详细请参考[PaddleX通用模型配置文件参数说明](../../instructions/config_parameters_common.md)。 #### 4.4.2 模型集成 您产出的权重可以直接集成到行人检测模块中，可以参考[快速集成](#三快速集成)的 Python 示例代码，只需要将模型替换为你训练的到的模型路径即可。