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# C++端预测部署



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## 各环境编译部署教程
- [Linux 编译部署](docs/linux_build.md)
- [Windows编译部署(使用Visual Studio 2019)](docs/windows_vs2019_build.md)
- [NV Jetson编译部署](docs/Jetson_build.md)
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## C++部署总览
[1.说明](#1说明)
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[2.主要目录和文件](#2主要目录和文件)
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### 1.说明
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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:
- 跨平台,支持在 `Windows``Linux` 完成编译、二次开发集成和部署运行
- 可扩展性,支持用户针对新模型开发自己特殊的数据预处理等逻辑
- 高性能,除了`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
- 支持各种不同检测模型结构,包括`Yolov3`/`Faster_RCNN`/`SSD`

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### 2.主要目录和文件
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```bash
deploy/cpp
|
├── 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
|
├── 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
|
├── docs
│   ├── linux_build.md # Linux 编译指南
│   └── windows_vs2019_build.md # Windows VS2019编译指南

├── build.sh # 编译命令脚本

├── CMakeList.txt # cmake编译入口文件
|
├── CMakeSettings.json # Visual Studio 2019 CMake项目编译设置

└── cmake # 依赖的外部项目cmake(目前仅有yaml-cpp)

```