apps/FastDeploy
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FastDeploy/examples/vision/perception/paddle3d/petr/cpp/README_CN.md
CoolCola e3b285c762 [Model] Support Paddle3D PETR v2 model (#1863) 
* Support PETR v2

* make petrv2 precision equal with the origin repo

* delete extra func

* modify review problem

* delete visualize

* Update README_CN.md

* Update README.md

* Update README_CN.md

* fix build problem

* delete external variable and function

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Co-authored-by: DefTruth <31974251+DefTruth@users.noreply.github.com>
2023-05-19 10:45:36 +08:00

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Petr C++部署示例

本目录下提供 infer.cc 快速完成 Petr 在 CPU/GPU 上部署的示例。

在部署前，需确认以下两个步骤

以Linux上 CPU 推理为例，在本目录执行如下命令即可完成编译测试，支持此模型需保证 FastDeploy 版本1.0.6以上(x.x.x>=1.0.6)

mkdir build
cd build
# 下载FastDeploy预编译库，用户可在上文提到的`FastDeploy预编译库`中自行选择合适的版本使用
wget https://bj.bcebos.com/fastdeploy/release/cpp/fastdeploy-linux-x64-x.x.x.tgz
tar xvf fastdeploy-linux-x64-x.x.x.tgz
cmake .. -DFASTDEPLOY_INSTALL_DIR=${PWD}/fastdeploy-linux-x64-x.x.x
make -j

wget https://bj.bcebos.com/fastdeploy/models/petr.tar.gz
tar -xf petr.tar.gz
wget https://bj.bcebos.com/fastdeploy/models/petr_test.png

# CPU推理
./infer_demo petr petr_test.png 0
# GPU推理
./infer_demo petr petr_test.png 1

以上命令只适用于Linux或MacOS, Windows下SDK的使用方式请参考:

Petr C++ 接口

Petr 类

fastdeploy::vision::perception::Petr(
        const string& model_file,
        const string& params_file,
        const string& config_file,
        const RuntimeOption& runtime_option = RuntimeOption(),
        const ModelFormat& model_format = ModelFormat::PADDLE)

Petr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
  • config_file(str): 配置文件路径
  • 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

Petr::Predict(cv::Mat* im, PerceptionResult* 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, PerceptionResult 说明参考视觉模型预测结果