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本目录下提供了各类视觉模型的部署,主要涵盖以下任务类型
任务类型 | 说明 | 预测结果结构体 |
---|---|---|
Detection | 目标检测,输入图像,检测图像中物体位置,并返回检测框坐标及类别和置信度 | DetectionResult |
Segmentation | 语义分割,输入图像,给出图像中每个像素的分类及置信度 | SegmentationResult |
Classification | 图像分类,输入图像,给出图像的分类结果和置信度 | ClassifyResult |
FaceDetection | 人脸检测,输入图像,检测图像中人脸位置,并返回检测框坐标及人脸关键点 | FaceDetectionResult |
FaceAlignment | 人脸对齐(人脸关键点检测),输入图像,返回人脸关键点 | FaceAlignmentResult |
KeypointDetection | 关键点检测,输入图像,返回图像中人物行为的各个关键点坐标和置信度 | KeyPointDetectionResult |
FaceRecognition | 人脸识别,输入图像,返回可用于相似度计算的人脸特征的embedding | FaceRecognitionResult |
Matting | 抠图,输入图像,返回图片的前景每个像素点的Alpha值 | MattingResult |
OCR | 文本框检测,分类,文本框内容识别,输入图像,返回文本框坐标,文本框的方向类别以及框内的文本内容 | OCRResult |
MOT | 多目标跟踪,输入图像,检测图像中物体位置,并返回检测框坐标,对象id及类别置信度 | MOTResult |
HeadPose | 头部姿态估计,返回头部欧拉角 | HeadPoseResult |
视觉模型具有较有统一任务范式,在设计API时(包括C++/Python),FastDeploy将视觉模型的部署拆分为四个步骤
FastDeploy针对飞桨的视觉套件,以及外部热门模型,提供端到端的部署服务,用户只需准备模型,按以下步骤即可完成整个模型的部署
predict
接口FastDeploy在各视觉模型部署时,也支持一键切换后端推理引擎,详情参阅如何切换模型推理引擎。
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