用PaddlePaddle 实现目标检测任务——Paddle Fluid v1.1深度测评

在搭建SSD过程中，遇到了一些问题，例如segmentation fault、NoneType等，笔者直接在paddle的GitHub上提了相关issue，很快就得到了contributor的回复，问题很快得到了解决。

• 教程完善

PaddlePaddle的官网上提供了非常详尽的中英文教程，相较于之前学TensorFlow的时候经常看文档看半天才能理解其中的意思，PaddlePaddle对于中文使用者真是一大福音。

• 相比较TensorFlow，整体架构简明清晰，没有太多难以理解的概念。
• 模型库丰富

内置了CV、NLP、Recommendation等多种任务常用经典的模型，可以快速开发迭代AI产品。

• 性能优越，生态完整

从这次实验的结果来看，PaddlePaddle在性能上与TensorFlow等主流框架的性能差别不大，训练速度、CPU/GPU占用率等方面均表现优异，而且PaddlePaddle已经布局了一套完整的生态，前景非常好。

整体来说，PaddlePaddle是一个不错的框架。由于设计简洁加之文档、社区做的很好，非常容易上手，在使用过程中也没有非常难理解的概念，用fluid Program定义网络结构很方便，对于之前使用过TensorFlow的工程师来说可以比较快速的迁移到PaddlePaddle上。这次实验过程中，还是发现了一些PaddlePaddle的问题，训练过程如果意外终止，Paddle的训练任务并没有被完全kill掉，依然会占用CPU和GPU大量资源，内存和显存的管理还需要进一步的提高。不过，实验也证实了，正常情况下PaddlePaddle在SSD模型上的精度、速度等性能与TensorFlow差不多，在数据读取操作上比TensorFlow要更加简洁明了。

1. PaddlePaddle Fluid是2016年百度对原有PaddlePaddle的重构版本，如无特殊说明，本文中所述PaddlePaddle均指PaddlePaddle Fluid。

2. 此处引用了官方的评估结果，数据来源：https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/develop/fluid/PaddleCV/object_detection/README_cn.md#%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%AF%84%E4%BC%B0

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（编辑：成都站长网）

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