mirror of
https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
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* update * update * Update infer_ppyoloe_demo.cc --------- Co-authored-by: DefTruth <31974251+DefTruth@users.noreply.github.com>
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PaddleDetection C++部署示例
本目录下提供infer_ppyoloe_demo.cc快速完成PPDetection模型使用TVM加速部署的示例。
运行
# build example
mkdir build
cd build
cmake .. -DFASTDEPLOY_INSTALL_DIR=/path/to/fastdeploy-sdk
make -j
wget https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection/raw/release/2.4/demo/000000014439.jpg
./infer_ppyoloe_demo ../tvm_save 000000014439.jpg
PaddleDetection C++接口
模型类
PaddleDetection目前支持6种模型系列，类名分别为PPYOLOE, PicoDet, PaddleYOLOX, PPYOLO, FasterRCNN，SSD,PaddleYOLOv5,PaddleYOLOv6,PaddleYOLOv7,RTMDet,CascadeRCNN,PSSDet,RetinaNet,PPYOLOESOD,FCOS,TTFNet,TOOD,GFL所有类名的构造函数和预测函数在参数上完全一致，本文档以PPYOLOE为例讲解API
fastdeploy::vision::detection::PPYOLOE(
const string& model_file,
const string& params_file,
const string& config_file
const RuntimeOption& runtime_option = RuntimeOption(),
const ModelFormat& model_format = ModelFormat::PADDLE)
PaddleDetection PPYOLOE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
- config_file(str): 配置文件路径，即PaddleDetection导出的部署yaml文件
- 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格式
Predict函数
PPYOLOE::Predict(cv::Mat* im, DetectionResult* result)模型预测接口，输入图像直接输出检测结果。
参数
- im: 输入图像，注意需为HWC，BGR格式
- 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