未验证 提交 2425edf3 编写于 作者: Z Zeyu Chen 提交者: GitHub

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上级 e1a4bba9
......@@ -28,7 +28,9 @@ HumanSeg开放了在大规模人像数据上训练的三个预训练模型,满
**NOTE:**
其中Checkpoint为模型权重,用于Fine-tuning场景。
Inference Model和Quant Inference Model为预测部署模型,包含`__model__`计算图结构、`__params__`模型参数和`model.yaml`基础的模型配置信息。
其中Inference Model适用于服务端的CPU和GPU预测场景,Qunat Inference Model为的量化版本,适用于通过Paddle Lite进行移动端等端侧设备部署。更多Paddle Lite部署说明查看[Paddle Lite文档](https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/)
执行以下脚本进行HumanSeg预训练模型的下载
......@@ -37,7 +39,7 @@ python pretrained_weights/download_pretrained_weights.py
```
## 下载测试数据
我们提供了一份[supervise.ly](https://supervise.ly/)发布人像分割数据集**Supervisely Persons**,从中随机抽取一小部分并转化成PaddleSeg可直接加载数据格式。通过运行以下代码进行快速下载。
我们提供了[supervise.ly](https://supervise.ly/)发布人像分割数据集**Supervisely Persons**, 从中随机抽取一小部分并转化成PaddleSeg可直接加载数据格式。通过运行以下代码进行快速下载,其中包含手机前置摄像头的人像测试视频`video_test.mp4`.
```bash
python data/download_data.py
......
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