MaochengHu 576cda45b8 first commit 2 years ago
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cmake 576cda45b8 first commit 2 years ago
docs 576cda45b8 first commit 2 years ago
include 576cda45b8 first commit 2 years ago
scripts 576cda45b8 first commit 2 years ago
src 576cda45b8 first commit 2 years ago
CMakeLists.txt 576cda45b8 first commit 2 years ago
README.md 576cda45b8 first commit 2 years ago

README.md

C++端预测部署

各环境编译部署教程

C++部署总览

1.说明

2.主要目录和文件

1.说明

本目录为用户提供一个跨平台的C++部署方案,让用户通过PaddleDetection训练的模型导出后,即可基于本项目快速运行,也可以快速集成代码结合到自己的项目实际应用中去。

主要设计的目标包括以下四点:

  • 跨平台,支持在 WindowsLinux 完成编译、二次开发集成和部署运行
  • 可扩展性,支持用户针对新模型开发自己特殊的数据预处理等逻辑
  • 高性能,除了PaddlePaddle自身带来的性能优势,我们还针对图像检测的特点对关键步骤进行了性能优化
  • 支持各种不同检测模型结构,包括Yolov3/Faster_RCNN/SSD

2.主要目录和文件

deploy/cpp
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├── src
│   ├── main.cc # 集成代码示例, 程序入口
│   ├── object_detector.cc # 模型加载和预测主要逻辑封装类实现
│   └── preprocess_op.cc # 预处理相关主要逻辑封装实现
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├── include
│   ├── config_parser.h # 导出模型配置yaml文件解析
│   ├── object_detector.h # 模型加载和预测主要逻辑封装类
│   └── preprocess_op.h # 预处理相关主要逻辑类封装
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├── docs
│   ├── linux_build.md # Linux 编译指南
│   └── windows_vs2019_build.md # Windows VS2019编译指南
│
├── build.sh # 编译命令脚本
│
├── CMakeList.txt # cmake编译入口文件
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├── CMakeSettings.json # Visual Studio 2019 CMake项目编译设置
│
└── cmake # 依赖的外部项目cmake(目前仅有yaml-cpp)