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快速开始

环境准备

  1. 安装PaddlePaddle
  • 版本要求:PaddlePaddle>=2.5.0
  1. 安装PaddleRS

如果希望获取更加稳定的体验,请下载安装PaddleRS发行版

pip install .

PaddleRS代码会跟随开发进度不断更新,如果希望使用最新功能,请安装PaddleRS develop分支。安装方式如下:

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS
cd PaddleRS
git checkout develop
pip install .

若在执行pip install .时下载依赖缓慢或超时,可以在setup.py相同目录下新建setup.cfg,并输入以下内容,则可通过清华源进行加速下载:

[easy_install]
index-url=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  1. (可选)安装GDAL

PaddleRS支持对多种类型卫星数据的读取。完整使用PaddleRS的遥感数据读取功能需要安装GDAL,安装方式如下:

  • Linux / MacOS

推荐使用conda进行安装:

conda install gdal
  • Windows

Windows用户可以在此站点下载与Python和系统版本相对应的.whl格式安装包到本地,以GDAL‑3.3.3‑cp39‑cp39‑win_amd64.whl为例,使用pip工具安装:

pip install GDAL‑3.3.3‑cp39‑cp39‑win_amd64.whl
  1. (可选)安装ext_op

PaddleRS支持旋转目标检测,在使用之前需要安装自定义外部算子库ext_op,安装方式如下:

cd paddlers/models/ppdet/ext_op
python setup.py install

除了采用上述安装步骤以外,PaddleRS也提供Docker安装方式,具体请参考文档

模型训练

模型精度验证

模型训练完成后,需要对模型进行精度验证,以确保模型的预测效果符合预期。以DeepLab V3+图像分割模型为例,可以使用以下命令启动:

import paddlers as pdrs
from paddlers import transforms as T

# 加载模型
model = pdrs.load_model('output/deeplabv3p/best_model')

# 组合数据变换算子
eval_transforms = [
    T.Resize(target_size=512),
    T.Normalize(
        mean=[0.5] * NUM_BANDS, std=[0.5] * NUM_BANDS),
    T.ReloadMask()
]

# 加载验证集
dataset = pdrs.datasets.SegDataset(
    data_dir='dataset',
    file_list='dataset/val/list.txt',
    label_list='dataset/labels.txt',
    transforms=eval_transforms)

# 进行验证
result = model.evaluate(dataset)

print(result)

模型部署

模型导出

模型导出可参考:部署模型导出

Python部署

Python部署可参考:Python部署