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PaddleSeg 算能 C++ 部署示例

本目录下提供infer.cc快速完成PP-LiteSeg在SOPHGO BM1684x板子上加速部署的示例。

1. 部署环境准备

在部署前，需自行编译基于算能硬件的预测库，参考文档算能硬件部署环境

2. 部署模型准备

在部署前，请准备好您所需要运行的推理模型，你可以选择使用预导出的推理模型或者自行导出PaddleSeg部署模型。

3. 生成基本目录文件

该例程由以下几个部分组成

.
├── CMakeLists.txt
├── fastdeploy-sophgo  # 编译文件夹
├── image  # 存放图片的文件夹
├── infer.cc
└── model  # 存放模型文件的文件夹

4. 运行部署示例

4.1 编译FastDeploy

请参考SOPHGO部署库编译编译SDK，编译完成后，将在build目录下生成fastdeploy-sophgo目录。拷贝fastdeploy-sophgo至当前目录

4.2 下载部署示例代码

# 下载部署示例代码
git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
cd FastDeploy/examples/vision/segmentation/semantic_segmentation/sophgo/cpp
# # 如果您希望从PaddleSeg下载示例代码，请运行
# git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg.git
# # 注意：如果当前分支找不到下面的fastdeploy测试代码，请切换到develop分支
# # git checkout develop
# cd PaddleSeg/deploy/fastdeploy/semantic_segmentation/sophgo/cpp

4.3 拷贝模型文件，以及配置文件至model文件夹

将Paddle模型转换为SOPHGO bmodel模型，转换步骤参考文档

将转换后的SOPHGO bmodel模型文件拷贝至model中

4.4 准备测试图片至image文件夹

wget https://paddleseg.bj.bcebos.com/dygraph/demo/cityscapes_demo.png
cp cityscapes_demo.png ./images

4.5 编译example

cd build
cmake .. -DFASTDEPLOY_INSTALL_DIR=${PWD}/fastdeploy-sophgo
make

4.6 运行例程

./infer_demo model images/cityscapes_demo.png

5. 更多指南

• PaddleSeg C++ API文档
• FastDeploy部署PaddleSeg模型概览
• Python部署
• 模型转换