mirror of https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git synced 2025-10-05 16:48:03 +08:00

Files

Jason c7c29f94c1 Update release 0.2 (#132 )

* [docs] update osx and win prebuilt cpp libs links (#130)

* Update README.md

* Update README.md

* Update README.md

* Update README.md

* Update README.md

* Update requirements.txt

* Update README.md

Co-authored-by: DefTruth <31974251+DefTruth@users.noreply.github.com>
Co-authored-by: leiqing <54695910+leiqing1@users.noreply.github.com>

2022-08-18 19:31:51 +08:00

cpp

Update README.md

2022-08-17 18:04:32 +08:00

python

Update release 0.2 (#132 )

2022-08-18 19:31:51 +08:00

README.md

Validate all backends for detection models and add demo code & docs (#94 )

2022-08-11 10:03:53 +08:00

README.md

PaddleDetection模型部署

模型版本说明

PaddleDetection Release/2.4

支持模型列表

目前FastDeploy支持如下模型的部署

导出部署模型

在部署前，需要先将PaddleDetection导出成部署模型，导出步骤参考文档导出模型

注意：在导出模型时不要进行NMS的去除操作，正常导出即可。

下载预训练模型

为了方便开发者的测试，下面提供了PaddleDetection导出的各系列模型，开发者可直接下载使用。

其中精度指标来源于PaddleDetection中对各模型的介绍，详情各参考PaddleDetection中的说明。

模型	参数大小	精度	备注
picodet_l_320_coco_lcnet	23MB	42.6%
ppyoloe_crn_l_300e_coco	200MB	51.4%
ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco	180MB	44.8%	暂不支持TensorRT
ppyolov2_r101vd_dcn_365e_coco	282MB	49.7%	暂不支持TensorRT
yolov3_darknet53_270e_coco	237MB	39.1%
yolox_s_300e_coco	35MB	40.4%
faster_rcnn_r50_vd_fpn_2x_coco	160MB	40.8%	暂不支持TensorRT

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PaddleDetection模型部署

模型版本说明

支持模型列表

导出部署模型

下载预训练模型

详细部署文档

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