Refine code structure (#89)

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Jason
2022-08-10 10:50:22 +08:00
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# YOLOv7 Python部署示例
在部署前,需确认以下两个步骤
- 1. 软硬件环境满足要求,参考[FastDeploy环境要求](../../../../../docs/quick_start/requirements.md)
- 2. FastDeploy Python whl包安装参考[FastDeploy Python安装](../../../../../docs/quick_start/install.md)
本目录下提供`infer.py`快速完成YOLOv7在CPU/GPU以及GPU上通过TensorRT加速部署的示例。执行如下脚本即可完成
```
#下载yolov7模型文件和测试图片
wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/yolov7.onnx
wget https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection/raw/release/2.4/demo/000000014439.jpg
#下载部署示例代码
git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
cd examples/vison/detection/yolov7/python/
# CPU推理
python infer.py --model yolov7.onnx --image 000000087038.jpg --device cpu
# GPU推理
python infer.py --model yolov7.onnx --image 000000087038.jpg --device gpu
# GPU上使用TensorRT推理
python infer.py --model yolov7.onnx --image 000000087038.jpg --device gpu --use_trt True
```
运行完成可视化结果如下图所示
## YOLOv7 Python接口
```
fastdeploy.vision.detection.YOLOv7(model_file, params_file=None, runtime_option=None, model_format=Frontend.ONNX)
```
YOLOv7模型加载和初始化其中model_file为导出的ONNX模型格式
**参数**
> * **model_file**(str): 模型文件路径
> * **params_file**(str): 参数文件路径当模型格式为ONNX格式时此参数无需设定
> * **runtime_option**(RuntimeOption): 后端推理配置默认为None即采用默认配置
> * **model_format**(Frontend): 模型格式默认为ONNX
### predict函数
> ```
> YOLOv7.predict(image_data, conf_threshold=0.25, nms_iou_threshold=0.5)
> ```
>
> 模型预测结口,输入图像直接输出检测结果。
>
> **参数**
>
> > * **image_data**(np.ndarray): 输入数据注意需为HWCBGR格式
> > * **conf_threshold**(float): 检测框置信度过滤阈值
> > * **nms_iou_threshold**(float): NMS处理过程中iou阈值
> **返回**
>
> > 返回`fastdeploy.vision.DetectionResult`结构体,结构体说明参考文档[视觉模型预测结果](../../../../../docs/api/vision_results/)
### 类成员属性
> > * **size**(list | tuple): 通过此参数修改预处理过程中resize的大小包含两个整型元素表示[width, height], 默认值为[640, 640]
## 其它文档
- [YOLOv7 模型介绍](..)
- [YOLOv7 C++部署](../cpp)
- [模型预测结果说明](../../../../../docs/api/vision_results/)