mirror of
https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
synced 2025-10-15 05:01:00 +08:00

* 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 --------- Co-authored-by: DefTruth <31974251+DefTruth@users.noreply.github.com>
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Petr 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 Petr 在 CPU/GPU上部署的示例。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/vision/paddle3d/petr/python
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
python infer.py --model petr --image petr_test.png --device cpu
# GPU推理
python infer.py --model petr --image petr_test.png --device gpu
Petr Python接口
fastdeploy.vision.perception.Petr(model_file, params_file, config_file, runtime_option=None, 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(image_data)
模型预测结口,输入图像直接输出检测结果。
参数
- image_data(np.ndarray): 输入数据,注意需为HWC,BGR格式
返回
返回
fastdeploy.vision.PerceptionResult
结构体,结构体说明参考文档视觉模型预测结果