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FastDeploy/examples/vision/keypointdetection/det_keypoint_unite/README.md
huangjianhui b565c15bf7 [Model] Add tinypose single && pipeline model (#177)
* Add tinypose model

* Add PPTinypose python API

* Fix picodet preprocess bug && Add Tinypose examples

* Update tinypose example code

* Update ppseg preprocess if condition

* Update ppseg backend support type

* Update permute.h

* Update README.md

* Update code with comments

* Move files dir

* Delete premute.cc

* Add single model pptinypose

* Delete pptinypose old code in ppdet

* Code format

* Add ppdet + pptinypose pipeline model

* Fix bug for posedetpipeline

* Change Frontend to ModelFormat

* Change Frontend to ModelFormat in __init__.py

* Add python posedetpipeline/

* Update pptinypose example dir name

* Update README.md

* Update README.md

* Update README.md

* Update README.md

* Create keypointdetection_result.md

* Create README.md

* Create README.md

* Create README.md

* Update README.md

* Update README.md

* Create README.md

* Fix det_keypoint_unite_infer.py bug

* Create README.md

* Update PP-Tinypose by comment

* Update by comment

* Add pipeline directory

* Add pptinypose dir

* Update pptinypose to align accuracy

* Addd warpAffine processor

* Update GetCpuMat to  GetOpenCVMat

* Add comment for pptinypose && pipline

* Update docs/main_page.md

* Add README.md for pptinypose

* Add README for det_keypoint_unite

* Remove ENABLE_PIPELINE option

* Remove ENABLE_PIPELINE option

* Change pptinypose default backend

* PP-TinyPose Pipeline support multi PP-Detection models

* Update pp-tinypose comment

* Update by comments

* Add single test example

Co-authored-by: Jason <jiangjiajun@baidu.com>
2022-10-21 09:28:23 +08:00

2.5 KiB
Raw Blame History

PP-PicoDet + PP-TinyPose 联合部署(Pipeline)

模型版本说明

目前FastDeploy支持如下模型的部署

准备PP-TinyPose部署模型

PP-TinyPose以及PP-PicoDet模型导出请参考其文档说明模型导出

注意:导出的推理模型包含model.pdmodelmodel.pdiparamsinfer_cfg.yml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。

下载预训练模型

为了方便开发者的测试下面提供了PP-PicoDet + PP-TinyPosePipeline导出的部分模型开发者可直接下载使用。

应用场景 模型 参数文件大小 AP(业务数据集) AP(COCO Val 单人/多人) 单人/多人推理耗时 (FP32) 单人/多人推理耗时FP16)
单人模型配置 PicoDet-S-Lcnet-Pedestrian-192x192 + PP-TinyPose-128x96 4.6MB + 5.3MB 86.2% 52.8% 12.90ms 9.61ms
多人模型配置 PicoDet-S-Lcnet-Pedestrian-320x320 + PP-TinyPose-256x192 4.6M + 5.3MB 85.7% 49.9% 47.63ms 34.62ms

说明

  • 关键点检测模型的精度指标是基于对应行人检测模型检测得到的检测框。
  • 精度测试中去除了flip操作且检测置信度阈值要求0.5。
  • 速度测试环境为qualcomm snapdragon 865采用arm8下4线程推理。
  • Pipeline速度包含模型的预处理、推理及后处理部分。
  • 精度测试中为了公平比较多人数据去除了6人以上不含6人的图像。

更多信息请参考:PP-TinyPose 官方文档

详细部署文档