mirror of
https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
synced 2025-10-25 09:31:38 +08:00
* add paddle_trt in benchmark * update benchmark in device * update benchmark * update result doc * fixed for CI * update python api_docs * update index.rst * add runtime cpp examples * deal with comments * Update infer_paddle_tensorrt.py * Add runtime quick start * deal with comments * fixed reused_input_tensors&&reused_output_tensors * fixed docs * fixed headpose typo * fixed typo * refactor yolov5 * update model infer * refactor pybind for yolov5 * rm origin yolov5 * fixed bugs * rm cuda preprocess * fixed bugs * fixed bugs * fixed bug * fixed bug * fix pybind * rm useless code * add convert_and_permute * fixed bugs * fixed im_info for bs_predict * fixed bug * add bs_predict for yolov5 * Add runtime test and batch eval * deal with comments * fixed bug * update testcase * fixed batch eval bug * fixed preprocess bug * refactor yolov7 * add yolov7 testcase * rm resize_after_load and add is_scale_up * fixed bug * set multi_label true * optimize rvm preprocess * optimizer rvm postprocess * fixed bug * deal with comments * fixed bugs * add gpu ov for benchmark Co-authored-by: Jason <928090362@qq.com> Co-authored-by: Jason <jiangjiajun@baidu.com>
视觉模型部署
本目录下提供了各类视觉模型的部署,主要涵盖以下任务类型
| 任务类型 | 说明 | 预测结果结构体 |
|---|---|---|
| Detection | 目标检测,输入图像,检测图像中物体位置,并返回检测框坐标及类别和置信度 | DetectionResult |
| Segmentation | 语义分割,输入图像,给出图像中每个像素的分类及置信度 | SegmentationResult |
| Classification | 图像分类,输入图像,给出图像的分类结果和置信度 | ClassifyResult |
| FaceDetection | 人脸检测,输入图像,检测图像中人脸位置,并返回检测框坐标及人脸关键点 | FaceDetectionResult |
| FaceAlignment | 人脸对齐(人脸关键点检测),输入图像,返回人脸关键点 | FaceAlignmentResult |
| KeypointDetection | 关键点检测,输入图像,返回图像中人物行为的各个关键点坐标和置信度 | KeyPointDetectionResult |
| FaceRecognition | 人脸识别,输入图像,返回可用于相似度计算的人脸特征的embedding | FaceRecognitionResult |
| Matting | 抠图,输入图像,返回图片的前景每个像素点的Alpha值 | MattingResult |
| OCR | 文本框检测,分类,文本框内容识别,输入图像,返回文本框坐标,文本框的方向类别以及框内的文本内容 | OCRResult |
| MOT | 多目标跟踪,输入图像,检测图像中物体位置,并返回检测框坐标,对象id及类别置信度 | MOTResult |
| HeadPose | 头部姿态估计,返回头部欧拉角 | HeadPoseResult |
FastDeploy API设计
视觉模型具有较有统一任务范式,在设计API时(包括C++/Python),FastDeploy将视觉模型的部署拆分为四个步骤
- 模型加载
- 图像预处理
- 模型推理
- 推理结果后处理
FastDeploy针对飞桨的视觉套件,以及外部热门模型,提供端到端的部署服务,用户只需准备模型,按以下步骤即可完成整个模型的部署
- 加载模型
- 调用
predict接口
FastDeploy在各视觉模型部署时,也支持一键切换后端推理引擎,详情参阅如何切换模型推理引擎。