surveillance_monitoring/dependence/PaddleDetection/static/deploy

PaddleDetection 预测部署

PaddleDetection目前支持：

• 使用Python和C++部署在Windows 和Linux 上运行
• 在线服务化部署
• 移动端部署

模型导出

训练得到一个满足要求的模型后，如果想要将该模型接入到C++服务器端预测库或移动端预测库，需要通过tools/export_model.py导出该模型。

• 导出教程

模型导出后, 目录结构如下(以yolov3_darknet为例):

yolov3_darknet # 模型目录
├── infer_cfg.yml # 模型配置信息
├── __model__     # 模型文件
└── __params__    # 参数文件

预测时，该目录所在的路径会作为程序的输入参数。

预测部署

• 1. Python预测(支持 Linux 和 Windows)
• 2. C++预测(支持 Linux 和 Windows)
• 3. 在线服务化部署
• 4. 移动端部署
• 5. Jetson设备部署