FastDeploy/examples/vision/detection/fastestdet/python/README_CN.md

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FastestDet 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
• 2. FastDeploy Python whl包安装，参考FastDeploy Python安装

本目录下提供infer.py快速完成FastestDet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

#下载部署示例代码
git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
cd examples/vision/detection/fastestdet/python/

#下载fastestdet模型文件和测试图片
wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/FastestDet.onnx
wget https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection/raw/release/2.4/demo/000000014439.jpg

# CPU推理
python infer.py --model FastestDet.onnx --image 000000014439.jpg --device cpu
# GPU推理
python infer.py --model FastestDet.onnx --image 000000014439.jpg --device gpu
# GPU上使用TensorRT推理
python infer.py --model FastestDet.onnx --image 000000014439.jpg --device gpu --use_trt True

运行完成可视化结果如下图所示

FastestDet Python接口

fastdeploy.vision.detection.FastestDet(model_file, params_file=None, runtime_option=None, model_format=ModelFormat.ONNX)

FastestDet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(ModelFormat): 模型格式，默认为ONNX

predict函数

FastestDet.predict(image_data)

模型预测接口，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HWC，BGR格式

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

类成员属性

预处理参数

用户可按照自己的实际需求，修改下列预处理参数，从而影响最终的推理和部署效果

• size(list[int]): 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[352, 352]

其它文档

• FastestDet 模型介绍
• FastestDet C++部署
• 模型预测结果说明
• 如何切换模型推理后端引擎