[C#]使用PaddleInference图片旋转四种角度检测

news/2024/2/21 10:45:31

官方框架地址】

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git
【算法介绍】

PaddleDetection 是一个基于 PaddlePaddle(飞桨)深度学习框架的开源目标检测工具库。它提供了一系列先进的目标检测算法,包括但不限于 Faster R-CNN, Mask R-CNN, YOLOv3, YOLOv4, PP-YOLO 等,以及丰富的高质量预训练模型,方便用户快速进行目标检测任务。

PaddleDetection 的主要特点如下:

易用性:PaddleDetection 提供了简洁的 API 和友好的用户界面,使得用户可以轻松地训练和部署目标检测模型。同时,PaddleDetection 支持动态图和静态图两种训练模式,方便用户灵活选择。
高效性:PaddleDetection 在设计上充分考虑了性能优化,支持多卡并行训练、混合精度训练等技术,大大提高了训练速度和模型精度。同时,PaddleDetection 支持 TensorRT 推理引擎,方便用户进行模型压缩和推理加速。
多样性:PaddleDetection 提供了多种目标检测算法和预训练模型,覆盖了多种应用场景,满足用户不同的需求。同时,PaddleDetection 还提供了丰富的数据增强和自定义模块,方便用户进行定制化开发。
开放性:PaddleDetection 遵循开源共享的原则,方便用户进行二次开发和合作研究。PaddleDetection 的源代码遵循 PaddlePaddle 的编码规范和社区贡献规范,方便新用户快速上手。
PaddleDetection 的应用场景非常广泛,包括但不限于安防监控、智能驾驶、无人机、机器人等。在这些领域中,目标检测是关键技术之一,用于识别和定位图像或视频中的目标。PaddleDetection 的出现为这些领域的研究和应用提供了强大的工具支持。

例如,在安防监控领域中,PaddleDetection 可以用于人脸识别、行人检测、手势识别等任务。通过使用 PaddleDetection,用户可以快速训练出精度高、实时性强的目标检测模型,提高监控系统的智能化水平。

在智能驾驶领域中,PaddleDetection 可以用于车辆检测、车道线识别、交通标志识别等任务。通过使用 PaddleDetection,用户可以构建更加可靠和安全的自动驾驶系统。

在无人机和机器人领域中,PaddleDetection 可以用于目标跟踪、环境感知等任务。通过使用 PaddleDetection,用户可以提升无人系统和机器人系统的自主性和智能化水平。

总的来说,PaddleDetection 是一个强大而灵活的目标检测工具库,它为用户提供了丰富的算法和预训练模型,以及高效的训练和推理性能。无论是在学术研究还是在实际应用中,PaddleDetection 都将是一个非常有价值的工具。

【效果展示】

【实现部分代码】

using PaddleRotationDetector detector = new PaddleRotationDetector(RotationDetectionModel.EmbeddedDefault);
using Mat src = Cv2.ImRead(@"C:\your-local-file-here.jpg");
RotationResult r = detector.Run(src);
Console.WriteLine(r.Rotation); // _0, _90, _180, _270

【视频演示】

https://www.bilibili.com/video/BV1yi4y1z78V/
【源码下载】

https://download.csdn.net/download/FL1623863129/88710201
【测试环境】

vs2019

netframework4.7.2

opencvsharp4.8.0

sdcb.PaddleInference

sdcb.RotateDetection


http://www.ppmy.cn/news/1297295.html

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