Paddlehub 应用代码与实现

PaddleHub是百度飞浆（PaddlePaddle）的预训练模型应用工具，它提供了丰富的预训练模型库，帮助开发者在不同的AI应用中快速部署和使用这些模型。本文将详细介绍如何使用PaddleHub进行图像分类、图像分割、目标检测等常见任务，同时也会讲解如何将模型部署到在线环境。

环境准备

为了使用PaddleHub，我们需要做好必要的环境准备。首先，确保Python版本在3.6以上，因为PaddleHub需要在此版本之上运行。然后，按照以下步骤安装PaddlePaddle和PaddleHub：

pip install paddlepaddle==1.7.1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
pip install paddlehub -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

安装完成后，可以通过访问PaddleHub模型库来查看可用的模型。这个网页提供了丰富的模型资源，开发者可以根据需要选择合适的模型。

图像分类：ImageNet数据集

图像分类是PaddleHub的一个典型应用，我们将使用ImageNet数据集来演示如何进行图像分类。

Python代码调用

import paddlehub as hub

module = hub.Module(name="xception71_imagenet")
test_img_path = "images/dog.jpg"

input_dict = {"image": [test_img_path]}

results = module.classification(data=input_dict)
for result in results:
    print(result)

在上述代码中，我们首先导入了PaddleHub模块，然后加载了一个名为xception71_imagenet的预训练模型。接下来，我们通过设置输入图像的路径，调用模型的分类方法对图像进行分类，最后打印出分类结果。

图像分割：人像分割

图像分割是计算机视觉中的一个重要任务。在这里，我们将使用PaddleHub的人像分割模型来实现这一功能。

人像分割的实现

import paddlehub as hub
import cv2

deep_lab_model = hub.Module(name="deeplabv3p_xception65_humanseg")
test_img_path = "images/1.jpg"

results = deep_lab_model.segmentation(paths=[test_img_path], visualization=True, output_dir="face_detection_result")

在这个例子中，我们使用了deeplabv3p_xception65_humanseg模型来进行图像分割。通过设置输入图像路径并调用模型的分割函数，我们可以对图像中的人像进行分割并将结果保存到指定目录中。

目标检测：口罩检测

目标检测是PaddleHub的另一个重要应用。我们将使用一个预训练的口罩检测模型来识别图像中的口罩。

口罩检测代码示例

import paddlehub as hub
import cv2

mask_detection_model = hub.Module(name="pyramidbox_lite_server_mask")
test_img_path = "./images/1.jpg"

input_dict = {"data": [cv2.imread(test_img_path)]}
results = mask_detection_model.face_detection(data=input_dict)

for result in results:
    print(result['data'])

以上代码展示了如何使用PaddleHub进行口罩检测。我们使用pyramidbox_lite_server_mask模型来检测图像中是否有人佩戴口罩，并输出检测结果。

在线部署PaddleHub模型

PaddleHub不仅可以用于本地开发，还支持在线部署，可以通过简单的配置将模型部署到服务器上，以便于在生产环境中使用。

启动PaddleHub Serving

为了部署PaddleHub模型，我们首先需要启动PaddleHub Serving服务，这样客户端就可以通过HTTP请求访问模型服务。

hub serving start -m pyramidbox_lite_server_mask

客户端请求示例

一旦服务启动，客户端可以通过以下Python代码发送请求并获取预测结果：

import requests
import json
import cv2
import base64

def cv2_to_base64(image):
    data = cv2.imencode('.jpg', image)[1]
    return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8')

img_path = "images/2.jpg"
org_im = cv2.imread(img_path)
data = {'images': [cv2_to_base64(org_im)]}

headers = {"Content-type": "application/json"}
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/pyramidbox_lite_server_mask"
r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))

print(r.json()["results"])

参考文档

FAQ

问：PaddleHub支持哪些Python版本？
- 答：PaddleHub支持Python 3.6及以上版本。
问：如何查看PaddleHub支持的所有模型？
- 答：可以访问PaddleHub模型库查看支持的所有模型。
问：使用PaddleHub需要安装哪些依赖？
- 答：使用PaddleHub需要安装PaddlePaddle以及PaddleHub本身，另外根据模型需求可能还需要安装其他依赖。
问：如何启动PaddleHub Serving服务？
- 答：可以通过命令hub serving start -m <model_name>启动PaddleHub Serving服务。
问：PaddleHub是否支持在线模型部署？
- 答：是的，PaddleHub支持在线模型部署，可以通过PaddleHub Serving实现。