###  模型下载

PP-Vehicle提供了目标检测、属性识别、行为识别、ReID预训练模型，以实现不同使用场景，用户可以直接下载使用

| 任务            | 端到端速度（ms）|  模型方案  |  模型体积 |
| :---------:     | :-------:  |  :------: |:------: |
|  车辆检测（高精度）  | 25.7ms  |  [多目标跟踪](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/mot_ppyoloe_l_36e_ppvehicle.zip) | 182M |  
|  车辆检测（轻量级）  | 13.2ms  |  [多目标跟踪](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/mot_ppyoloe_s_36e_ppvehicle.zip) | 27M |
|  车辆跟踪（高精度）  | 40ms  |  [多目标跟踪](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/mot_ppyoloe_l_36e_ppvehicle.zip) | 182M |
|  车辆跟踪（轻量级）  | 25ms  |  [多目标跟踪](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/mot_ppyoloe_s_36e_ppvehicle.zip) | 27M |
|  车牌识别  |   4.68ms |  [车牌检测](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/ch_PP-OCRv3_det_infer.tar.gz) <br> [车牌字符识别](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar.gz) | 车牌检测：3.9M  <br> 车牌字符识别： 12M |
|  车辆属性  |   7.31ms | [车辆属性](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/vehicle_attribute_model.zip) | 7.2M |


下载模型后，解压至`./output_inference`文件夹。

在配置文件中，模型路径默认为模型的下载路径，如果用户不修改，则在推理时会自动下载对应的模型。

**注意：**

- 检测跟踪模型精度为公开数据集BDD100K-MOT和UA-DETRAC整合后的联合数据集PPVehicle的结果，具体参照[ppvehicle](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.5/configs/ppvehicle)
- 预测速度为T4下，开启TensorRT FP16的效果, 模型预测速度包含数据预处理、模型预测、后处理全流程
