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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：
Windows 和 Linux 完成编译、二次开发集成和部署运行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Yolov3/Faster_RCNN/SSD等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
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├── build.sh # 编译命令脚本
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├── 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
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└── cmake # 依赖的外部项目cmake（目前仅有yaml-cpp）
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