[English](README.md) | 简体中文
# PaddleSeg XPU C++部署示例

本目录下提供`infer.cc`快速完成PP-LiteSeg在昆仑芯 XPU 上部署的示例。

## 1. 部署环境准备
在部署前，需自行编译基于昆仑芯XPU的预测库，参考文档[昆仑芯XPU部署环境编译安装](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/build_and_install#自行编译安装)

## 2. 部署模型准备  
在部署前，请准备好您所需要运行的推理模型，你可以选择使用[预导出的推理模型](../README.md)或者[自行导出PaddleSeg部署模型](../README.md)，如果你部署的为**PP-Matting**、**PP-HumanMatting**以及**ModNet**请参考[Matting模型部署](../../../matting)。

## 3. 运行部署示例  
以Linux上推理为例，在本目录执行如下命令即可完成编译测试。
```bash
# 下载部署示例代码
git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
cd  FastDeploy/examples/vision/segmentation/semantic_segmentation/kunlunxin/cpp
# 如果您希望从PaddleSeg下载示例代码，请运行
# git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg.git
# # 注意：如果当前分支找不到下面的fastdeploy测试代码，请切换到develop分支
# # git checkout develop
# cd PaddleSeg/deploy/fastdeploy/semantic_segmentation/kunlunxin/cpp

mkdir build
cd build
# 使用编译完成的FastDeploy库编译infer_demo
cmake .. -DFASTDEPLOY_INSTALL_DIR=${PWD}/fastdeploy-kunlunxin
make -j

# 下载PP-LiteSeg模型文件和测试图片
wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/PP_LiteSeg_B_STDC2_cityscapes_without_argmax_infer.tgz
tar -xvf PP_LiteSeg_B_STDC2_cityscapes_without_argmax_infer.tgz
wget https://paddleseg.bj.bcebos.com/dygraph/demo/cityscapes_demo.png

# 华为昇腾推理
./infer_demo PP_LiteSeg_B_STDC2_cityscapes_without_argmax_infer cityscapes_demo.png
```

运行完成可视化结果如下图所示
<div  align="center">  
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/16222477/191712880-91ae128d-247a-43e0-b1e3-cafae78431e0.jpg", width=512px, height=256px />
</div>

## 4. 更多指南
- [PaddleSeg C++ API文档](https://www.paddlepaddle.org.cn/fastdeploy-api-doc/cpp/html/namespacefastdeploy_1_1vision_1_1segmentation.html)
- [FastDeploy部署PaddleSeg模型概览](../../)
- [Python部署](../python)