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s920243400
PaddleDetection
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9623cb9e
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PaddleDetection
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PaddlePaddle / PaddleDetection
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9623cb9e
编写于
5月 12, 2021
作者:
G
Guanghua Yu
提交者:
GitHub
5月 12, 2021
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差异文件
fix parameter of static cpp_infer (#2955)
上级
0b4dd432
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4
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内联
并排
Showing
4 changed file
with
11 addition
and
11 deletion
+11
-11
static/deploy/cpp/docs/Jetson_build.md
static/deploy/cpp/docs/Jetson_build.md
+2
-2
static/deploy/cpp/docs/linux_build.md
static/deploy/cpp/docs/linux_build.md
+2
-2
static/deploy/cpp/docs/windows_vs2019_build.md
static/deploy/cpp/docs/windows_vs2019_build.md
+2
-2
static/deploy/cpp/src/main.cc
static/deploy/cpp/src/main.cc
+5
-5
未找到文件。
static/deploy/cpp/docs/Jetson_build.md
浏览文件 @
9623cb9e
...
...
@@ -150,7 +150,7 @@ CUDNN_LIB=/usr/lib/aarch64-linux-gnu/
| 参数 | 说明 |
| ---- | ---- |
| --model_dir | 导出的预测模型所在路径 |
| --image_
path
| 要预测的图片文件路径 |
| --image_
file
| 要预测的图片文件路径 |
| --video_path | 要预测的视频文件路径 |
| --camera_id | Option | 用来预测的摄像头ID,默认为-1(表示不使用摄像头预测)|
| --use_gpu | 是否使用 GPU 预测, 支持值为0或1(默认值为0)|
...
...
@@ -159,7 +159,7 @@ CUDNN_LIB=/usr/lib/aarch64-linux-gnu/
| --run_benchmark | 是否重复预测来进行benchmark测速 |
| --output_dir | 输出图片所在的文件夹, 默认为output |
**注意**
: 如果同时设置了
`video_path`
和
`image_
path
`
,程序仅预测
`video_path`
。
**注意**
: 如果同时设置了
`video_path`
和
`image_
file
`
,程序仅预测
`video_path`
。
`样例一`
:
...
...
static/deploy/cpp/docs/linux_build.md
浏览文件 @
9623cb9e
...
...
@@ -97,7 +97,7 @@ make
| 参数 | 说明 |
| ---- | ---- |
| --model_dir | 导出的预测模型所在路径 |
| --image_
path
| 要预测的图片文件路径 |
| --image_
file
| 要预测的图片文件路径 |
| --video_path | 要预测的视频文件路径 |
| --camera_id | Option | 用来预测的摄像头ID,默认为-1(表示不使用摄像头预测)|
| --use_gpu | 是否使用 GPU 预测, 支持值为0或1(默认值为0)|
...
...
@@ -106,7 +106,7 @@ make
| --run_benchmark | 是否重复预测来进行benchmark测速 |
| --output_dir | 输出图片所在的文件夹, 默认为output |
**注意**
: 如果同时设置了
`video_path`
和
`image_
path
`
,程序仅预测
`video_path`
。
**注意**
: 如果同时设置了
`video_path`
和
`image_
file
`
,程序仅预测
`video_path`
。
`样例一`
:
...
...
static/deploy/cpp/docs/windows_vs2019_build.md
浏览文件 @
9623cb9e
...
...
@@ -92,7 +92,7 @@ cd D:\projects\PaddleDetection\deploy\cpp\out\build\x64-Release
| 参数 | 说明 |
| ---- | ---- |
| --model_dir | 导出的预测模型所在路径 |
| --image_
path
| 要预测的图片文件路径 |
| --image_
file
| 要预测的图片文件路径 |
| --video_path | 要预测的视频文件路径 |
| --camera_id | Option | 用来预测的摄像头ID,默认为-1(表示不使用摄像头预测)|
| --use_gpu | 是否使用 GPU 预测, 支持值为0或1(默认值为0)|
...
...
@@ -102,7 +102,7 @@ cd D:\projects\PaddleDetection\deploy\cpp\out\build\x64-Release
| --output_dir | 输出图片所在的文件夹, 默认为output |
**注意**:
(1)如果同时设置了`
video_path
`和`
image_
path
`,程序仅预测`
video_path
`。
(1)如果同时设置了`
video_path
`和`
image_
file
`,程序仅预测`
video_path
`。
(2)如果提示找不到`
opencv_world346.dll
`,把`
D:
\p
rojects
\p
ackages
\o
pencv3_4_6
\b
uild
\x
64
\v
c14
\b
in
`文件夹下的`
opencv_world346.dll
`拷贝到`
main.exe
`文件夹下即可。
...
...
static/deploy/cpp/src/main.cc
浏览文件 @
9623cb9e
...
...
@@ -33,7 +33,7 @@
DEFINE_string
(
model_dir
,
""
,
"Path of inference model"
);
DEFINE_string
(
image_
path
,
""
,
"Path of input image"
);
DEFINE_string
(
image_
file
,
""
,
"Path of input image"
);
DEFINE_string
(
video_path
,
""
,
"Path of input video"
);
DEFINE_bool
(
use_gpu
,
false
,
"Infering with GPU or CPU"
);
DEFINE_bool
(
use_camera
,
false
,
"Use camera or not"
);
...
...
@@ -193,9 +193,9 @@ int main(int argc, char** argv) {
// Parsing command-line
google
::
ParseCommandLineFlags
(
&
argc
,
&
argv
,
true
);
if
(
FLAGS_model_dir
.
empty
()
||
(
FLAGS_image_
path
.
empty
()
&&
FLAGS_video_path
.
empty
()))
{
||
(
FLAGS_image_
file
.
empty
()
&&
FLAGS_video_path
.
empty
()))
{
std
::
cout
<<
"Usage: ./main --model_dir=/PATH/TO/INFERENCE_MODEL/ "
<<
"--image_
path
=/PATH/TO/INPUT/IMAGE/"
<<
std
::
endl
;
<<
"--image_
file
=/PATH/TO/INPUT/IMAGE/"
<<
std
::
endl
;
return
-
1
;
}
if
(
!
(
FLAGS_run_mode
==
"fluid"
||
FLAGS_run_mode
==
"trt_fp32"
...
...
@@ -210,11 +210,11 @@ int main(int argc, char** argv) {
// Do inference on input video or image
if
(
!
FLAGS_video_path
.
empty
()
||
FLAGS_use_camera
)
{
PredictVideo
(
FLAGS_video_path
,
&
det
);
}
else
if
(
!
FLAGS_image_
path
.
empty
())
{
}
else
if
(
!
FLAGS_image_
file
.
empty
())
{
if
(
!
PathExists
(
FLAGS_output_dir
))
{
MkDirs
(
FLAGS_output_dir
);
}
PredictImage
(
FLAGS_image_
path
,
FLAGS_threshold
,
FLAGS_run_benchmark
,
&
det
,
FLAGS_output_dir
);
PredictImage
(
FLAGS_image_
file
,
FLAGS_threshold
,
FLAGS_run_benchmark
,
&
det
,
FLAGS_output_dir
);
}
return
0
;
}
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