《机械臂智能控制》 课件 -任务6-2 扑克牌识别-模型训练

任务6-2扑克牌识别——模型训练《智能机械臂控制》知识链接：基于深度学习的扑克牌识别深度学习第1步：在图像中找到物体：前景和背景区分开主体检测预训练模型Picodet知识链接：基于深度学习的扑克牌识别深度学习第2步：判断物体的种类（分类）？图片分类我们要做的知识链接：PP-ShiTu图像识别系统深度学习PP-ShiTu轻量级通用图像识别系统输入图像主体检测物体特征提取向量检索底库图片gallery（训练集图片）底库图片gallery特征库识别结果特征提取任务实施：扑克牌——特征提取模型训练Step01：数据准备模型训练准备——数据集拷贝S3_dataset文件夹改名为：puke_dataset将puke_dataset拷贝到：PaddleClas-release-2.5\datasetStep01：数据准备模型训练（1）指定：预训练模型存储位置、训练设备

修改PaddleClas-release-2.5/ppcls/configs/GeneralRecognitionV2/GeneralRecognitionV2_PPLCNetV2_base.yamlStep01：数据准备模型训练（2）修改”训练”数据集配置

GeneralRecognitionV2_PPLCNetV2_base.yamlStep01：数据准备模型训练（3）修改”验证”数据集配置

GeneralRecognitionV2_PPLCNetV2_base.yamlStep02：模型训练模型训练进入PaddleClas-release-2.5目录pythontools/train.py

-c

./ppcls/configs/GeneralRecognitionV2/GeneralRecognitionV2_PPLCNetV2_base.yaml-oDataLoader.Train.sampler.batch_size=8

-oGlobal.epochs=1Step02：模型训练模型训练Step03：模型评估模型训练进入PaddleClas-release-2.5目录pythontools/eval.py

-c./ppcls/configs/GeneralRecognitionV2/GeneralRecognitionV2_PPLCNetV2_base.yaml-oGlobal.pretrained_model="output/RecModel/latest"Step04：模型推理模型训练（1）导出推理模型将

*.pdparams

模型文件转换成inference格式。pythontools/export_model.py-c./ppcls/configs/GeneralRecognitionV2/GeneralRecognitionV2_PPLCNetV2_base.yaml-oGlobal.pretrained_model="output/RecModel/latest"Step04：模型推理模型训练（2）获取特征向量

测试使用inference格式模型，将输入图片转换为对应的特征向量。执行命令：cddeploypythonpython/predict_rec.py-cconfigs/inference_rec.yaml-oGlobal.rec_inference_model_dir="../inference"Step04：模型推理模型训练（2）获取特征向量

测试默认图片deploy\images\wangzai.jpgStep04：模型推理模型训练（2）获取特征向量

测试图片修改PaddleClas-release-2.5\deploy\configs\inference_rec.yaml任务实施模型训练任务6-2扑克牌——分类（特征提取）模型训练【作业提交】：

（1）GeneralRecognitionV2_PPLCNe