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https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
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# PaddleSeg Matting模型高性能全场景部署方案-FastDeploy
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PaddleSeg通过[FastDeploy](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy)支持在NVIDIA GPU、X86 CPU、飞腾CPU、ARM CPU、Intel GPU(独立显卡/集成显卡)、昆仑芯、华为昇腾硬件上部署Matting模型
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## 模型版本说明
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- [PaddleSeg](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/tree/develop)
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>> **注意**：支持PaddleSeg高于2.6版本的Matting模型
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目前FastDeploy支持如下模型的部署
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- [PP-Matting系列模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/tree/develop/Matting)
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- [PP-HumanMatting系列模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/tree/develop/Matting)
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- [ModNet系列模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/tree/develop/Matting)
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## 准备PaddleSeg部署模型
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在部署前，需要先将Matting模型导出成部署模型，导出步骤参考文档[导出模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/tree/develop/Matting)
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**注意**
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- PaddleSeg导出的模型包含`model.pdmodel`、`model.pdiparams`和`deploy.yaml`三个文件，FastDeploy会从yaml文件中获取模型在推理时需要的预处理信息
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## 预导出的推理模型
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为了方便开发者的测试，下面提供了PP-Matting导出的各系列模型，开发者可直接下载使用。
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其中精度指标来源于PP-Matting中对各模型的介绍(未提供精度数据)，详情各参考PP-Matting中的说明。
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>> **注意**`deploy.yaml`文件记录导出模型的`input_shape`以及预处理信息，若不满足要求，用户可重新导出相关模型
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| 模型 | 参数大小 | 精度 | 备注 |
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|:---------------------------------------------------------------- |:----- |:----- | :------ |
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| [PP-Matting-512](https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/PP-Matting-512.tgz) | 106MB | - |
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| [PP-Matting-1024](https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/PP-Matting-1024.tgz) | 106MB | - |
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| [PP-HumanMatting](https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/PPHumanMatting.tgz) | 247MB | - |
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| [Modnet-ResNet50_vd](https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/PPModnet_ResNet50_vd.tgz) | 355MB | - |
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| [Modnet-MobileNetV2](https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/PPModnet_MobileNetV2.tgz) | 28MB | - |
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| [Modnet-HRNet_w18](https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/PPModnet_HRNet_w18.tgz) | 51MB | - |
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## 详细部署文档
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- [Python部署](python)
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- [C++部署](cpp)
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