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# YOLOv7End2EndTRT C++部署示例
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本目录下提供`infer.cc`快速完成GPU上通过TensorRT加速部署的示例，该类只支持TensorRT部署。
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在部署前，需确认以下两个步骤
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- 1. 软硬件环境满足要求，参考[FastDeploy环境要求](../../../../../docs/environment.md)
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- 2. 根据开发环境，下载预编译部署库和samples代码，参考[FastDeploy预编译库](../../../../../docs/quick_start)
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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
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```bash
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mkdir build
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cd build
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wget https://bj.bcebos.com/fastdeploy/release/cpp/fastdeploy-linux-x64-gpu-0.2.0.tgz
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tar xvf fastdeploy-linux-x64-0.2.0.tgz
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cmake .. -DFASTDEPLOY_INSTALL_DIR=${PWD}/fastdeploy-linux-x64-gpu-0.2.0
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make -j
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# 若预编译库没有支持该类 则请自行从源码develop分支编译最新的FastDeploy C++ SDK
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#下载官方转换好的yolov7模型文件和测试图片
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wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/yolov7-end2end-trt-nms.onnx
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wget https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection/raw/release/2.4/demo/000000014439.jpg
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# TensorRT GPU推理
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./infer_demo yolov7-end2end-trt-nms.onnx 000000014439.jpg 2
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```
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运行完成可视化结果如下图所示
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<div align='center'>
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<img width="640" alt="image" src="https://user-images.githubusercontent.com/31974251/186605967-ad0c53f2-3ce8-4032-a90f-6f5c1238e7f4.png">
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</div>
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以上命令只适用于Linux或MacOS, Windows下SDK的使用方式请参考:
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- [如何在Windows中使用FastDeploy C++ SDK](../../../../../docs/compile/how_to_use_sdk_on_windows.md)
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注意，YOLOv7End2EndTRT 是专门用于推理YOLOv7中导出模型带[TRT_NMS](https://github.com/WongKinYiu/yolov7/blob/main/models/experimental.py#L111) 版本的End2End模型，不带nms的模型推理请使用YOLOv7类，而 [ORT_NMS](https://github.com/WongKinYiu/yolov7/blob/main/models/experimental.py#L87) 版本的End2End模型请使用YOLOv7End2EndORT进行推理。
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## YOLOv7End2EndTRT C++接口
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### YOLOv7End2EndTRT 类
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```c++
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fastdeploy::vision::detection::YOLOv7End2EndTRT(
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const string& model_file,
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const string& params_file = "",
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const RuntimeOption& runtime_option = RuntimeOption(),
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const Frontend& model_format = Frontend::ONNX)
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```
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YOLOv7End2EndTRT 模型加载和初始化，其中model_file为导出的ONNX模型格式。
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**参数**
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> * **model_file**(str): 模型文件路径
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> * **params_file**(str): 参数文件路径，当模型格式为ONNX时，此参数传入空字符串即可
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> * **runtime_option**(RuntimeOption): 后端推理配置，默认为None，即采用默认配置
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> * **model_format**(Frontend): 模型格式，默认为ONNX格式
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#### Predict函数
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> ```c++
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> YOLOv7End2EndTRT::Predict(cv::Mat* im, DetectionResult* result,
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> float conf_threshold = 0.25)
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> ```
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>
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> 模型预测接口，输入图像直接输出检测结果。
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>
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> **参数**
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>
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> > * **im**: 输入图像，注意需为HWC，BGR格式
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> > * **result**: 检测结果，包括检测框，各个框的置信度, DetectionResult说明参考[视觉模型预测结果](../../../../../docs/api/vision_results/)
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> > * **conf_threshold**: 检测框置信度过滤阈值，但由于YOLOv7 End2End的模型在导出成ONNX时已经指定了score阈值，因此该参数只有在大于已经指定的阈值时才会有效。
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### 类成员变量
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#### 预处理参数
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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
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> > * **size**(vector<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[640, 640]
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> > * **padding_value**(vector<float>): 通过此参数可以修改图片在resize时候做填充(padding)的值, 包含三个浮点型元素, 分别表示三个通道的值, 默认值为[114, 114, 114]
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> > * **is_no_pad**(bool): 通过此参数让图片是否通过填充的方式进行resize, `is_no_pad=ture` 表示不使用填充的方式，默认值为`is_no_pad=false`
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> > * **is_mini_pad**(bool): 通过此参数可以将resize之后图像的宽高这是为最接近`size`成员变量的值, 并且满足填充的像素大小是可以被`stride`成员变量整除的。默认值为`is_mini_pad=false`
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> > * **stride**(int): 配合`stris_mini_pad`成员变量使用, 默认值为`stride=32`
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- [模型介绍](../../)
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- [Python部署](../python)
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- [视觉模型预测结果](../../../../../docs/api/vision_results/)
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