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[English](README.md) | 简体中文
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# FastestDet准备部署模型
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- FastestDet部署模型实现来自[FastestDet](https://github.com/dog-qiuqiu/FastestDet.git),和[基于COCO的预训练模型](https://github.com/dog-qiuqiu/FastestDet.git)
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- （1）[官方库](https://github.com/dog-qiuqiu/FastestDet.git)提供的*.onnx可直接进行部署；
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- （2）开发者基于自己数据训练的 FastestDet模型，可使用[FastestDet](https://github.com/dog-qiuqiu/FastestDet.git)中的`test.py`导出ONNX文件后，完成部署。
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## 下载预训练ONNX模型
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为了方便开发者的测试，下面提供了FastestDet导出的模型，开发者可直接下载使用。（下表中模型的精度来源于源官方库）
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| 模型 | 大小 | 精度 | 备注 |
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|:---------------------------------------------------------------- |:----- |:----- |:---- |
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| [FastestDet](https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/FastestDet.onnx) | 969KB | 25.3% | 此模型文件来源于[FastestDet](https://github.com/dog-qiuqiu/FastestDet.git)，BSD-3-Clause license |
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## 详细部署文档
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- [Python部署](python)
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- [C++部署](cpp)
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## 版本说明
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- 本版本文档和代码基于[FastestDet](https://github.com/dog-qiuqiu/FastestDet.git) 编写
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