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https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
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视觉模型部署
本目录下提供了各类视觉模型的部署，主要涵盖以下任务类型
| 任务类型 | 说明 | 预测结果结构体 |
|---|---|---|
| Detection | 目标检测，输入图像，检测图像中物体位置，并返回检测框坐标及类别和置信度 | DetectionResult |
| Segmentation | 语义分割，输入图像，给出图像中每个像素的分类及置信度 | SegmentationResult |
| Classification | 图像分类，输入图像，给出图像的分类结果和置信度 | ClassifyResult |
FastDeploy API设计
视觉模型具有较有统一任务范式，在设计API时（包括C++/Python），FastDeploy将视觉模型的部署拆分为四个步骤
- 模型加载
- 图像预处理
- 模型推理
- 推理结果后处理
FastDeploy针对飞桨的视觉套件，以及外部热门模型，提供端到端的部署服务，用户只需准备模型，按以下步骤即可完成整个模型的部署
- 加载模型
- 调用
predict接口