一、创建项
1.在ai studio界面点击个人中心→项目→创建和Fork的项目→创建项目
2. 项目信息
①选择类型，Notebook
②配置环境，Notebook版本：BML Codelab；项目框架：PaddlePaddle2.x;项目环境不用选择
③项目描述，所填信息可随便选择；关于数据集，添加数据集所使用的是平台提供的数据集，创建数据集使用的是自己的数据集
3.页面信息
①点击+可以添加终端
②位于data文件夹下的内容不会被保存，除了平台提供的数据集
二、开始训练
1.训练环境准备
# 更换当前路径
cd /home/aistudio/work
# 下载PaddleDetection代码
git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection
# 下载依赖
pip install -r PaddleDetection/requirements.txt
# 下载 pycocotools
pip insatll pycocotools
2.数据集
# 解压数据
unzip -o /home/aistudio/data/data50329/HelmetDetection.zip -d PaddleDetection/dataset/ #第一个是数据集压缩包的路径，第二个是解压后的位置如果数据集不是voc格式的要转化为voc格式,voc格式可以把图片放在同一个文件夹，但是txt文件要在不同的文件夹
3.修改训练配置文件
①/home/aistudio/work/PaddleDetection/dataset/voc/label_list.txt 文件中的类要修改成我们数据集标注的所有类的集合
②/home/aistudio/work/PaddleDetection/configs/datasets/voc.yml 文件中的标签个数为3，dataset_dir为 ，anno_path修改为train.txt（我们之前创建的就是train.txt）
③/home/aistudio/work/PaddleDetection/configs/picodet/picodet_s_416_coco_lcnet.yml
_BASE_修改为：../datasets/voc.yml
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pretrain_weights修改为: https://paddledet.bj.bcebos.com/models/picodet_s_416_coco_lcnet.pdparams（预训练权重）
4.训练模型
python PaddleDetection/tools/train.py -c PaddleDetection/configs/datasets/voc.yml