mirror of
https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
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PP-Matting C++部署示例
本目录下提供infer.cc快速完成PP-Matting在CPU/GPU、昆仑芯、华为昇腾以及GPU上通过Paddle-TensorRT加速部署的示例。
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 只有CPU、GPU提供预编译库，华为昇腾以及昆仑芯需要参考以上文档自行编译部署环境
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)
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-Matting模型文件和测试图片
wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/PP-Matting-512.tgz
tar -xvf PP-Matting-512.tgz
wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/matting_input.jpg
wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/matting_bgr.jpg
# CPU推理
./infer_demo PP-Matting-512 matting_input.jpg matting_bgr.jpg 0
# GPU推理
./infer_demo PP-Matting-512 matting_input.jpg matting_bgr.jpg 1
# GPU上TensorRT推理
./infer_demo PP-Matting-512 matting_input.jpg matting_bgr.jpg 2
# 昆仑芯XPU推理
./infer_demo PP-Matting-512 matting_input.jpg matting_bgr.jpg 3
*注意 以上示例未提供华为昇腾的示例，在编译好昇腾部署环境后，只需改造一行代码，将示例文件中KunlunXinInfer方法的
option.UseKunlunXin()为option.UseAscend()就可以完成在华为昇腾上的推理部署
运行完成可视化结果如下图所示
以上命令只适用于Linux或MacOS, Windows下SDK的使用方式请参考: