[English](README.md) | 简体中文 # PaddleSeg Python部署示例 本目录下提供`infer.py`快速完成PP-LiteSeg在CPU/GPU,以及GPU上通过Paddle-TensorRT加速部署的示例。执行如下脚本即可完成 ## 部署环境准备 在部署前,需确认软硬件环境,同时下载预编译python wheel 包,参考文档[FastDeploy预编译库安装](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/build_and_install#FastDeploy预编译库安装) 【注意】如你部署的为**PP-Matting**、**PP-HumanMatting**以及**ModNet**请参考[Matting模型部署](../../../ppmatting) ```bash #下载部署示例代码 git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git cd FastDeploy/examples/vision/segmentation/paddleseg/cpu-gpu/python # 下载Unet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 # CPU推理 python infer.py --model PP_LiteSeg_B_STDC2_cityscapes_without_argmax_infer --image cityscapes_demo.png --device cpu # GPU推理 python infer.py --model PP_LiteSeg_B_STDC2_cityscapes_without_argmax_infer --image cityscapes_demo.png --device gpu # GPU上使用Paddle-TensorRT推理 (注意:Paddle-TensorRT推理第一次运行,有序列化模型的操作,有一定耗时,需要耐心等待) python infer.py --model PP_LiteSeg_B_STDC2_cityscapes_without_argmax_infer --image cityscapes_demo.png --device gpu --use_trt True ``` 运行完成可视化结果如下图所示