PaddleClas：训练一个简易的道路质量分类模型

使用PaddleClas结合RTK数据集训练简易道路质量分类模型的完整流程如下：

1. 数据集特点

   使用Road Traversing Knowledge (RTK) Dataset，包含低成本相机（HP Webcam HD-4110）拍摄的8类道路质量图像：

   沥青路面：asphalt(Good)、asphalt(Regular)、asphalt(Bad)

   铺装路面：paved(Good)、paved(Regular)、paved(Bad)

   非铺装路面：unpaved(Regular)、unpaved(Bad)

2. 解压数据集通过命令行解压8个压缩包至dataset目录：

   !unzip -q data/data72034/01_asphaltGood.zip -d dataset!unzip -q data/data72034/02_asphaltRegular.zip -d dataset# ...（依次解压其他6个文件）

1. 代码逻辑

   遍历dataset目录下的子文件夹（每个子文件夹对应一个类别）。

   提取子文件夹名中的类别标签（如01_asphaltGood中的asphaltGood）。

   将图像路径与类别索引（0-7）对应，生成train.txt（训练集）和val.txt（验证集），按8:2比例划分。

2. 关键代码

   import osdirs = os.listdir('dataset')dirs.sort()labels = [_.split('_')[1] for _ in dirs] # 提取类别名datas = []for index, path in enumerate(dirs): imgs = os.listdir(os.path.join('dataset', path)) imgs.sort() for img in imgs: datas.append('%s %dn' % (os.path.join(path, img), index))random.shuffle(datas)with open('dataset/train.txt', 'w') as f: f.writelines(datas[:-200]) # 前80%为训练集with open('dataset/val.txt', 'w') as f: f.writelines(datas[-200:]) # 后20%为验证集

1. 配置文件Road.yaml

   需自定义配置以下关键参数：

   model_name: 选择模型架构（如RepVGG_A0）。

   class_num: 类别数（8类）。

   data_dir: 数据集路径（dataset/）。

   train_list和val_list: 对应生成的train.txt和val.txt。

   epochs: 训练轮数（建议50-100轮）。

   learning_rate: 初始学习率（如0.001）。

2. 启动训练

   %cd ~/PaddleClas!python tools/train.py -c ../Road.yaml

1. 预测命令

   使用训练好的模型对测试集（dataset/tests）进行预测，结果保存至predict目录：%cd ~/PaddleClas!python tools/infer/infer.py -i ../dataset/tests --model RepVGG_A0 --pretrained_model ../output/RepVGG_A0/best_model/ppcls --use_gpu True --class_num 8 --save_dir ../predict

2. 结果可视化

   预测脚本会自动将分类结果（类别标签和置信度）绘制在原图上，生成带标注的图像。

1. 视频生成逻辑

   使用OpenCV按帧顺序读取预测结果图像，写入视频文件：

   帧率（fps）：30帧/秒。

   分辨率（size）：与输入图像一致（如352×288）。

   编码格式：mp4v（MP4格式）。

2. 关键代码

   import cv2import osfps = 30size = (352, 288)videowriter = cv2.VideoWriter("test.mp4", cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, size)path = 'predict'imgs = os.listdir(path)imgs.sort() # 确保图像按顺序拼接for i in imgs: img = cv2.imread(os.path.join(path, i)) videowriter.write(img)videowriter.release()

1. 数据平衡性

   检查各类别样本数量是否均衡，避免模型偏向多数类。

2. 模型选择

   轻量级模型（如RepVGG_A0）适合嵌入式设备部署，若追求精度可尝试ResNet50_vd。

3. 超参数调优

   学习率、批次大小（batch_size）需根据GPU显存调整。

4. 部署优化

   导出模型为inference格式，使用Paddle Inference或Paddle Lite加速推理。

通过以上步骤，可完成从数据准备到模型部署的全流程，最终生成道路质量分类的视频演示效果。