FastDeploy支持CV、NLP、Speech三大AI领域,覆盖16大类算法(图像分类、图像分割、语义分割、物体检测、字符识别(OCR) 、人脸检测、人脸关键点检测、人脸识别、人像扣图、视频扣图、姿态估计、文本分类 信息抽取 文图生成、行人跟踪、语音合成)。支持飞桨PaddleClas、PaddleDetection、PaddleSeg、PaddleOCR、PaddleNLP、Paddle...
如官方图示所示,input图片先经过ppocr的ensemble模型,其中包含了det_preprocess(BLS)、det_runtime、det_postprocess(BLS)等几个模块,其中det_runtime包含了检测模型fastdeploy推理,前后处理都是BLS python脚本,det模型推理完成后会得到一堆bbox框,将原图按照位置进行分割,得到一个3*48*width的文字块,分别送入到cls...
FastDeploy 支持 CV、NLP、Speech 三大 AI 领域,覆盖16大类算法(图像分类、图像分割、语义分割、物体检测、字符识别(OCR)、人脸检测、人脸关键点检测、人脸识别、人像扣图、视频扣图、姿态估计、文本分类 信息抽取 文图生成、行人跟踪、语音合成)。支持飞桨 PaddleClas、PaddleDetection、PaddleSeg、PaddleOCR、PaddleNLP...
1、OCR测试 模型下载PaddleOCR/deploy/fastdeploy/cpu-gpu at dygraph · PaddlePaddle/PaddleOCR (github.com) 案例位置 C:\aa\FastDeploy-release-1.0.5\examples\vision\ocr\PP-OCR\cpu-gpu\cpp\infer.cc 2、YOLOv8测试 模型下载PaddleYOLO/configs/yolov8 at release/2.5 · PaddlePaddle/PaddleYOLO (github.c...
在编写C++ example时,目录下的文件一般由infer_model_name.cc以及CMakeLists.txt组成。在CMakeLists.txt中需要对不同的infer_model_name.cc生成不同的infer_model_name程序。 编写infer.cc infer.cc主要负责调用FastDeploy的C++代码来对SCRFD进行测试。在上文中,我们提到vision.h可以让fastdeploy知道我们已经编写了...
包括 物体检测、字符识别(OCR)、人脸、人像扣图、多目标跟踪系统、NLP、Stable Diffusion文图生成、TTS 等几十种任务场景,满足开发者多场景、多硬件、多平台的产业部署需求。 FastDeploy旨在为AI开发者提供模型部署最优解,具备全场景、简单易用、极致高效三大特点。 全场景:支持 GPU、CPU、Jetson、ARM CPU、瑞芯微...
其应用于图像分类、物体检测、图像分割、人脸检测、人脸识别、关键点检测、抠图、OCR、NLP、TTS等任务,满足开发者多场景、多硬件、多平台的产业部署需求。同时,FastDeploy集成了多种后端推理引擎,其中就包括RKNPU2。开发者能够快速基于现有的模型以及后端来进行开发。
FastDeploy支持CV、NLP、Speech三大AI领域,覆盖16大类算法(图像分类、图像分割、语义分割、物体检测、字符识别(OCR) 、人脸检测、人脸关键点检测、人脸识别、人像扣图、视频扣图、姿态估计、文本分类 信息抽取 文图生成、行人跟踪、语音合成)。支持飞桨PaddleClas、PaddleDetection、PaddleSeg、PaddleOCR、PaddleNLP、Paddle...
分割、OCR等领域,这将大大提高凌蒙派开发板在边缘计算方面的能力。 编译步骤 我们推荐在PC上进行交叉编译(即在Ubuntu进行交叉编译)。 git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.gitcd FastDeploy # 如果您使用的是develop分支输入以下命令 git checkout develop ...
⚡️FastDeploy是一款全场景、易用灵活、极致高效的AI推理部署工具, 支持云边端部署。提供超过 🔥160+Text,Vision,Speech和跨模态模型📦开箱即用的部署体验,并实现🔚端到端的推理性能优化,满足开发者多场景、多硬件、多平台的产业部署需求。 使用FastDeploy可以简单高效的在X86 CPU、NVIDIAGPU、飞腾CPU、ARM...