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# PaddleSeg 算能 C++ 部署示例

本目录下提供`infer.cc`快速完成PP-LiteSeg在SOPHGO BM1684x板子上加速部署的示例。

## 1. 部署环境准备
在部署前，需自行编译基于算能硬件的预测库，参考文档[算能硬件部署环境](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/build_and_install#算能硬件部署环境)

## 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)。

## 3. 生成基本目录文件

该例程由以下几个部分组成
```text
.
├── CMakeLists.txt
├── fastdeploy-sophgo  # 编译文件夹
├── image  # 存放图片的文件夹
├── infer.cc
└── model  # 存放模型文件的文件夹
```

## 4. 运行部署示例

### 4.1 编译FastDeploy

请参考[SOPHGO部署库编译](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/build_and_install/sophgo.md)编译SDK，编译完成后，将在build目录下生成fastdeploy-sophgo目录。拷贝fastdeploy-sophgo至当前目录

### 4.2 下载部署示例代码
```bash
# 下载部署示例代码
git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
cd FastDeploy/examples/vision/segmentation/semantic_segmentation/sophgo/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/sophgo/cpp
```

### 4.3 拷贝模型文件，以及配置文件至model文件夹
将Paddle模型转换为SOPHGO bmodel模型，转换步骤参考[文档](../README.md)

将转换后的SOPHGO bmodel模型文件拷贝至model中

### 4.4 准备测试图片至image文件夹
```bash
wget https://paddleseg.bj.bcebos.com/dygraph/demo/cityscapes_demo.png
cp cityscapes_demo.png ./images
```

### 4.5 编译example

```bash
cd build
cmake .. -DFASTDEPLOY_INSTALL_DIR=${PWD}/fastdeploy-sophgo
make
```

### 4.6 运行例程

```bash
./infer_demo model images/cityscapes_demo.png
```

## 5. 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)
- [模型转换](../README.md)