一、将add_executable(main src/http://detector.ccsrc/http://preprocess_op.ccsrc/http://object_detector.cc) 变成ADD_library(main SHARED src/http://detector.ccsrc/http://preprocess_op.ccsrc/http://object_detector.cc) 二、然后按照上文中继续重新cmake一次。 三、在属性—常规—配置类型中修改成...
一、 我们需要修改CMakeLists.txt文件,修改倒数第十三行 将add_executable(main src/main.cc src/preprocess_op.cc src/object_detector.cc) 变成ADD_library(main SHARED src/main.cc src/preprocess_op.cc src/object_detector.cc) 二、 然后按照上文中继续重新cmake一次。 三、 在属性—常规—配置类型中修...
第一步 ,第二步...等依赖文件都要下载,Cmake,opencv,paddle_inference 配置好opencv 然后下载paddlex源码 将源码,opencv,paddle_inference 尽量放在一起,方便保存 ,下一步就开始 生成我们所需要的dll 开始:进入deploy==》cpp,选择c#部署示例 进入后,就出现一个文档,告诉如何编译生成exe文件 打开Cmake 在第一行,...
基于PaddleX的pp-yolo迁移学习,通过检测人员是否戴安全帽来提高工作安全度,加密模型并使用C++本地部署,同时提供HubServing在线部署实现 - Baidu AI Studio - 人工智能学习与实训社区
前置项目:安全帽佩戴检测模型训练与一键部署(PaddleX、HubServing)介绍了基于PaddleX的yolov3_darknet53安全帽检测迁移学习实现。 安全帽佩戴检测是计算机视觉在工业安全领域应用的典型场景,本文使用PaddleX进行pp-yolo迁移学习训练,并提供了Python部署、本地C++模型加密部署和PaddleHub-Serving服务化部署三种部署方式。
目前PaddleX上线的飞桨精选模型,基本已满足下表的部署支持情况。 在未来,PaddleX还将支持C#、多款端侧硬件、以及服务化部署的功能,敬请期待吧! 丰富的国产硬件支持 PaddleX目前已经可以在AI Studio星河社区云端和Windows本地端进行使用,...
本地Linux平台部署加密模型 注:以下内容需要在本地环境完成,其中一个关键原因是AI Studio上的gcc版本过高,同时没有sudo权限降低gcc版本。 PaddleX文档要求的前置条件 G++ 4.8.2 ~ 4.9.4 CUDA 9.0 / CUDA 10.0, CUDNN 7+ (仅在使用GPU版本的预测库时需要) CMake 3.0+ 实际完成本地测试的部署环境 G++ 4.8....
从表2中可以看出PaddleX训练出来的模型借助OpenVINO在CPU上的部署性能完全可以达到工业级的要求,而且裁剪方案还能进一步提升预测的性能。 2) VPU性能测试 在树莓派3B上插入神经计算棒测试了OpenVINO的性能加速比,并与树莓派自带的ARM处理器进行对比,结果如下表所示,单位为ms/image(均不包含数据预处理用时)。
cache/pip/wheels/aa/8d/b1/0b72d6fd177590eb1d615c319107402bcb326ebe94ac41b330 Successfully built lap pycocotools Installing collected packages: lap, xmltodict, threadpoolctl, shapely, scikit-learn, pycocotools, paddleslim, motmetrics, paddlex Attempting uninstall: scikit-learn Found existing ...
PaddleX 致力于实现产线级别的模型训练、推理与部署。模型产线是指一系列预定义好的、针对特定AI任务的开发流程,其中包含能够独立完成某类任务的单模型(单功能模块)组合。 📊 能力支持 PaddleX的各个产线均支持本地快速推理,部分模型支持在AI Studio星河社区上进行在线体验,您可以快速体验各个产线的预训练模型效果...