PaddleDetection模型导出教程

一、模型导出

本章节介绍如何使用tools/export_model.py脚本导出模型。

1、导出模输入输出说明

• 输入变量以及输入形状如下：

  输入名称	输入形状	表示含义
  image	[None, 3, H, W]	输入网络的图像，None表示batch维度，如果输入图像大小为变长，则H,W为None
  im_shape	[None, 2]	图像经过resize后的大小，表示为H,W, None表示batch维度
  scale_factor	[None, 2]	输入图像大小比真实图像大小，表示为scale_y, scale_x

注意具体预处理方式可参考配置文件中TestReader部分。

• PaddleDetection中动转静导出模型输出统一为：

  • bbox, NMS的输出，形状为[N, 6], 其中N为预测框的个数，6为[class_id, score, x1, y1, x2, y2]。
  • bbox_num, 每张图片对应预测框的个数，例如batch_size为2，输出为[N1, N2], 表示第一张图包含N1个预测框，第二张图包含N2个预测框，并且预测框的总个数和NMS输出的第一维N相同
  • mask，如果网络中包含mask，则会输出mask分支

注意模型动转静导出不支持模型结构中包含numpy相关操作的情况。

2、启动参数说明

3、使用示例

使用训练得到的模型进行试用，脚本如下

# 导出YOLOv3模型
python tools/export_model.py -c configs/yolov3/yolov3_darknet53_270e_coco.yml --output_dir=./inference_model \
 -o weights=weights/yolov3_darknet53_270e_coco.pdparams

预测模型会导出到inference_model/yolov3_darknet53_270e_coco目录下，分别为infer_cfg.yml, model.pdiparams, model.pdiparams.info, model.pdmodel。

4、设置导出模型的输入大小

使用Fluid-TensorRT进行预测时，由于<=TensorRT 5.1的版本仅支持定长输入，保存模型的data层的图片大小需要和实际输入图片大小一致。而Fluid C++预测引擎没有此限制。设置TestReader中的image_shape可以修改保存模型中的输入图片大小。示例如下:

# 导出YOLOv3模型，输入是3x640x640
python tools/export_model.py -c configs/yolov3/yolov3_darknet53_270e_coco.yml --output_dir=./inference_model \
 -o weights=weights/yolov3_darknet53_270e_coco.pdparams TestReader.inputs_def.image_shape=[3,640,640]