本教程将介绍在服务器端部署PP-ShiTu的详细步骤。 目录 1. 准备环境 运行准备 由于依赖库编译需要较高版本的cmake,因此,第一步首先将cmake升级。 下载最新版本cmake #当前版本最新为3.22.0,根据实际情况自行下载,建议最新版本wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.22.0/cmake-3.22.0...
升级版PP-ShiTu大小仅18M,完美支持移动端需求 支持基于C++的服务化部署,部署效率大幅提升 支持移动端Paddle Lite部署教程,手机上也能轻松实现图像识别 图6 手机识别效果展示(开发者应用展示) PP-ShiTu的使用也是十分简单、方便,在完成环境配置后只需三步即可完成快速体验: 第一步:下载 Inference 模型 第二步:构建...
下一步是部署,但是限于时间原因,目前该项目的前端尚未搭建完成,最近杂事比较多,等有时间了会将其进行部署(Web或者安卓都可以考虑),因为目前看来,推理速度是15FPS左右,可以在移动端尝试。 因此,下一步将模型部署换成了视频流的实时监测,思路也比较简单,感兴趣的可以详细查看下方的代码。
5.6 端侧部署 5.7 Paddle2ONNX 模型转换与预测 参考文献1. PP-ShiTuV2模型和应用场景介绍PP-ShiTuV2 是基于 PP-ShiTuV1 改进的一个实用轻量级通用图像识别系统,由主体检测、特征提取、向量检索三个模块构成,相比 PP-ShiTuV1 具有更高的识别精度、更强的泛化能力以及相近的推理速度*。主要针对训练数据集、特征...
基于此,我们对于现存的零售商店进行分析思考,使用基于PP-ShiTu带来智能零售结算系统,可以将该技术部署至智能设备应用于线下门店,实现自主购物交易,为新的技术品牌商及商超零售企业开始引进人工智能技术,探索商品管理、成本控制、用户体验等多维度的数字化转型。
下一步是部署,但是限于时间原因,目前该项目的前端尚未搭建完成,最近杂事比较多,等有时间了会将其进行部署(Web或者安卓都可以考虑),因为目前看来,推理速度是15FPS左右,可以在移动端尝试。 因此,下一步将模型部署换成了视频流的实时监测,思路也比较简单,感兴趣的可以详细查看下方的代码。
5.6 端侧部署 5.7 Paddle2ONNX 模型转换与预测 参考文献1. PP-ShiTuV2模型和应用场景介绍PP-ShiTuV2 是基于 PP-ShiTuV1 改进的一个实用轻量级通用图像识别系统,由主体检测、特征提取、向量检索三个模块构成,相比 PP-ShiTuV1 具有更高的识别精度、更强的泛化能力以及相近的推理速度*。主要针对训练数据集、特征...