mirror of
https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
synced 2025-10-06 00:57:33 +08:00
3.0 KiB
3.0 KiB
English | 简体中文
PaddleSeg C++部署示例
本目录下提供infer.cc快速完成PP-LiteSeg在CPU/GPU，以及GPU上通过Paddle-TensorRT加速部署的示例。
部署环境准备
在部署前，需确认软硬件环境，同时下载预编译部署库，参考文档FastDeploy预编译库安装
注意 如你部署的为PP-Matting、PP-HumanMatting以及ModNet请参考Matting模型部署
以Linux上推理为例，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1.0.0以上(x.x.x>=1.0.0)
#下载部署示例代码
cd path/to/paddleseg/cpp-gpu/cpp
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
# 下载PP-LiteSeg模型文件和测试图片
wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/PP_LiteSeg_B_STDC2_cityscapes_without_argmax_infer.tgz
tar -xvf PP_LiteSeg_B_STDC2_cityscapes_without_argmax_infer.tgz
wget https://paddleseg.bj.bcebos.com/dygraph/demo/cityscapes_demo.png
# CPU推理
./infer_demo PP_LiteSeg_B_STDC2_cityscapes_without_argmax_infer cityscapes_demo.png 0
# GPU推理
./infer_demo PP_LiteSeg_B_STDC2_cityscapes_without_argmax_infer cityscapes_demo.png 1
# GPU上Paddle-TensorRT推理
./infer_demo PP_LiteSeg_B_STDC2_cityscapes_without_argmax_infer cityscapes_demo.png 2
运行完成可视化结果如下图所示
注意： 以上命令只适用于Linux或MacOS, Windows下SDK的使用方式请参考: