该项目的目标是利用 Paddleseg 开放源代码框架培训分裂模型,将经过培训的模型转换为 C++ 代码,并将其应用到现有的 C++ 项目中,在 Windows10, QT5. 12. Eight 平台上提供视觉检测模块。
硬件环境：
- (b) 用于Paddleseg模型培训的GPU辅助服务器或个人电脑;
- 视窗10,QT5.12.8,VS2017,作为部署机器
软件环境：
不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,
Labelme( 标签数据 ), paddlepaddle, 和 paddleSeg ;
(daddleinference, Opencv, 和 aml-cpp (根据 Paddleinference 文件安装);
部署步骤：
- 数据标签(编制数据集)、标签标签标签和转换为VOC培训格式;
- 示范培训(培训模式),以在适当文件夹中添加指定数据,选择适当的模型(Eeplabv3),修改相关的火药文件,并开始培训权利(培训模式),在适当文件夹中添加指定数据,选择适当的模型(Eeplabv3),修改相应的火药文件,并开始培训;
- (a) 模型预测(临时模型),利用真实图像确认本模型经过培训符合标准,如果结果正常,培训可以进一步扩大。
- 示范出口(出口模式),主要向C++调用提供一金式出口,包括示范参数和结构、火药设置等,并将出口文件转入项目目录;
- 准备部署、安装桨和从官方网络下载。OpenCV 安装。 通常您自己的工程已经安装 。我不得不把你置于一个位置 让你可以做点什么并进行编译，这是我第一次能拿到 山羊 -cpp 图书馆的档案并将其放入项目库文件夹;
- QT 建设( 运行中), 在 QT 中运行, 以解决环境关注问题, 如需求 。 添加软件包和图书馆, 如 paddle_ infer、 yaml、 mkdl 等 给专家 ;
遇到的问题：
- 如何在 QT 中使用 C++ 导入模型进行测试,Linux平台的运行代码是官方网络程序。如果您必须搬到 Qt,有必要作出必要的修改。首先，在项目支持文件中,内含路径和利伯尔路径必须包含斜面线、斜面线-cppmd.Lib、mkldnn、旗子等等。
INCLUDEPATH += $$PWD/paddle_inference/paddle/include LIBS += -L$$PWD/paddle_inference/paddle/lib/ -llibpaddle_inference -lpaddle_inference INCLUDEPATH += $$PWD/paddle_inference/third_party/install/mkldnn/include LIBS += -L$$PWD/paddle_inference/third_party/install/mkldnn/lib/ -lmkldnn INCLUDEPATH += $$PWD/paddle_inference/third_party/install/gflags/include LIBS += -L$$PWD/paddle_inference/third_party/install/gflags/lib/ -lgflags_static INCLUDEPATH += $$PWD/env/yaml-cpp-yaml-cpp-0.7.0/include LIBS += -L$$PWD/env/yaml-cpp-yaml-cpp-0.7.0/lib -llibyaml-cppmd
如果这些邮袋和图书馆没有定期进口,汇编不可行;而是按照网络的要求安装了每个包件。现在将必需的目录放在项目目录中; 在配置程序期间面临的最困难的难题是 aml- cpp 的 lib 文件必须自行建立 。然而,由于汇编《公约》需要采取若干步骤,因此,对《公约》和《公约》的编纂和编纂工作则需要 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " 或 " )。无法获得 md 动态库 。只有一个方法可以获取它。 静态的 lib 文件库 。Qt无法进行汇编。报错：YAML::detailed::node_data........在这一点上,我们将不得不寻找安装 aml-cpps的方法, 校验 vs 等, 并配置直到我们编译 md 。 - 在下载过程中, Paddle_ inference 必须谨慎对待版本 。它有cpu版，GPU版，《TensorRT》版本,高拉特版本需要额外版本的 tesorRT, 所需的版本号在 paddle_ inference 版本的 txt 文件 。安装过程百度搜索，记住,我不会用它。尽管如此,还是获得了trt版本。当您编辑一个工程时, 您总是指向 shronorRT 安装 。
E0405 11:46:05.512908 24584 port.h:50] Load symbol getPluginRegistry failed.; 发现下载版本的 Paddle_ inference 是由 10 个人建造的,所以没有的版本被重新下载,问题得到解决; - 当代码在正确构建后执行构建预测器时,总是有异常现象表明问题所在。
PreconditionNotMetError: The third-party dynamic library (mklml.dll) that Paddle depends on is not configured correctly. (error code is 126)，程序异常停止，我开始怀疑那是一个库达小费, 那个卡登版本是不对的。进行了重装，没有解决，另外, GPU 不用于此工程 。由于标准计算机并不总是有GPU,因此它被编程用于CPU工作。经过请教，是Mkll, Dll 文件没有正确导入 。因此,您可以手动将dll文件从 paddle_ inference 目录复制到发布版本生成的文件夹,其中含有它。这个问题可能最终得到纠正。