mirror of
https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
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* fit yolov7face file path * TODO：添加yolov7facePython接口Predict * resolve yolov7face.py * resolve yolov7face.py * resolve yolov7face.py * add yolov7face example readme file * [Doc] fix yolov7face example readme file * [Doc]fix yolov7face example readme file * support BlazeFace * add blazeface readme file * fix review problem * fix code style error * fix review problem * fix review problem * fix head file problem * fix review problem * fix review problem * fix readme file problem * add English readme file * fix English readme file
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BlazeFace Python部署示例
在部署前，需确认以下两个步骤
-
- 软硬件环境满足要求，参考FastDeploy环境要求
-
- FastDeploy Python whl包安装，参考FastDeploy Python安装
本目录下提供infer.py快速完成BlazeFace在CPU/GPU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/facedet/blazeface/python/
#下载BlazeFace模型文件和测试图片
wget https://raw.githubusercontent.com/DefTruth/lite.ai.toolkit/main/examples/lite/resources/test_lite_face_detector_3.jpg
wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/blazeface-1000e.tgz
#使用blazeface-1000e模型
# CPU推理
python infer.py --model blazeface-1000e/ --image test_lite_face_detector_3.jpg --device cpu
# GPU推理
python infer.py --model blazeface-1000e/ --image test_lite_face_detector_3.jpg --device gpu
运行完成可视化结果如下图所示
BlazeFace Python接口
fastdeploy.vision.facedet.BlzaeFace(model_file, params_file=None, runtime_option=None, config_file=None, model_format=ModelFormat.PADDLE)
BlazeFace模型加载和初始化
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
- config_file(str): config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PADDLE
predict函数
BlazeFace.predict(input_image)通过BlazeFace.postprocessor.conf_threshold = 0.2，来修改conf_threshold
模型预测结口，输入图像直接输出检测结果。
参数
- input_image(np.ndarray): 输入数据，注意需为HWC，BGR格式
返回
返回
fastdeploy.vision.FaceDetectionResult结构体，结构体说明参考文档视觉模型预测结果