FastDeploy

FastDeploy项目简介，使用其进行（图像分类、目标检测、语义分割、文本检测|orc部署）

FastDeploy是一款全场景、易用灵活、极致高效的AI推理部署工具，支持云边端部署。提供超过160+Text，Vision，Speech和跨模态模型开箱即用的部署体验，并实现端到端的推理性能优化。
万里鹏程转瞬至·2024-01-26 09:52

在jetson上对fastdeploy进行源码编译（完整版）

文章目录准备工作下载飞桨推理库编译代码可能遇到的问题CouldNOTfindPythonNoCMAKE_CUDA_COMPILERcouldbefound.准备工作jetpackcudaopencv下载飞桨推理库根据jetpack的版本选择对应的推理库版本https://www.paddlepaddle.org.cn/inference/v2.6/guides/install/download_l
点PY·2024-01-24 14:54

【jetson 硬解码】使用NVDEC模块解码rtsp视频流，超低时延、比opencv更快、资源更少

jetsonnx使用nvidiadecode硬解码rtsp视频流系统环境工程环境问题系统环境工程环境FastDeploy问题问题1：问题2问题3系统环境工程环境问题系统环境1、jetson系统：32.7.1
艾尔_1222·2024-01-24 11:09

基于det_keypoint_unite的ROS功能包（jetson部署）

文章目录硬件软件FastDeploy编译CMakeLists.txt头文件源代码硬件JetsonAGXOrin64GB软件gcc/g++>=5.4(推荐8.2)cmake>=3.10.0jetpack>
点PY·2024-01-08 22:18

EfficientNet实现农业病害识别(FastDeploy部署和安卓端部署)

EfficientNet实现农业病害识别(FastDeploy部署和安卓端部署)更详细请及数据集等见aistudio原文如果对你有帮助请给我一个小小的fork一、项目简介1、项目背景：基于视觉深度学习的农业病害智能识别
B-B Han·2023-11-06 18:10

flask 和fastdeploy 快速部署 yolov3

服务端fromflaskimportFlask,request,render_templatefromflaskimportsession,redirect,jsonifyimportcv2importnumpyasnpimportbase64importosimportfastdeployasfdimportdatetime,timeapp=Flask(__name__)fromloggingi
一壶浊酒..·2023-10-25 02:17

PP-Tracking之C++部署

文章目录环境fastdeploy源码编译PP-Tracking源码编译使用参考环境ubuntu18.04gcc/g++>=5.4(8.2isrecommended)cmake>=3.18.0cuda
点PY·2023-09-18 16:45

yolov5在rk3588上加速

不采用fastdeploy等三方框架，使用rknn-lite2或者rknpu在rk3588上加速，测试加速的是rknn自带的yolov5模型。
Kun Li·2023-09-17 20:29

UOS系统下fastdeploy推理

Cmake安装aptinstallbuild-essentialzlib1g-devlibssl-devwgethttps://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.23.2/cmake-3.23.2.tar.gztar-zxvfcmake-3.23.2.tar.gzcdcmake-3.23.2./bootstrapmakemakeinstal
博观而约取,厚积而薄发·2023-09-08 07:06

OK3588应用之——人脸和人脸关键点的检测（十四）

一、主机模型转换采用FastDeploy来部署应用深度学习模型到OK3588板卡上进入主机Ubuntu的虚拟环境condaactivateok3588主机环境搭建可以参考上一篇《OK3588板卡实现人像抠图
边缘计算NVIDIA&Rockchip·2023-08-30 17:23

OK3588板卡实现人像抠图（十二）

一、主机模型转换采用FastDeploy来部署应用深度学习模型到OK3588板卡上进入主机Ubuntu的虚拟环境condaactivateok3588安装rknn-toolkit2（该工具不能在OK3588
边缘计算NVIDIA&Rockchip·2023-08-30 17:22

全网首发，人体姿态估计算法在OK3588上部署应用（十三）

一、主机模型转换采用FastDeploy来部署应用深度学习模型到OK3588板卡上进入主机Ubuntu的虚拟环境condaactivateok3588主机环境搭建可以参考上一篇《OK3588板卡实现人像抠图
边缘计算NVIDIA&Rockchip·2023-08-30 17:49

fastdeploy部署多线程/进程paddle ocr（python flask框架 ）

部署参考：https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/tutorials/multi_thread/python/pipeline/README_CN.md
转身之后才不会·2023-08-23 18:57

FastDeploy 安装教程

【2023-2-22】FastDeploy安装编译教程该测试FastDeployCPU版本。
热衷技术的尼古拉斯·2023-08-08 12:44

深度学习部署：FastDeploy部署教程(CSharp版本)

FastDeploy部署教程(CSharp版本)1.FastDeploy介绍FastDeploy是一款全场景、易用灵活、极致高效的AI推理部署工具，支持云边端部署。
热衷技术的尼古拉斯·2023-08-08 12:42

在OK3588板卡上部署模型实现人工智能OCR应用

一、主机模型转换我们依旧采用FastDeploy来部署应用深度学习模型到OK3588板卡上进入主机Ubuntu的虚拟环境condaactivateok3588安装rknn-toolkit2（该工具不能在
边缘计算NVIDIA&Rockchip·2023-08-01 02:17

FastDeploy的方式在OK3588上部署yolov7-- C++

FastDeploy介绍⚡️FastDeploy是一款全场景、易用灵活、极致高效的AI推理部署工具，支持云边端部署。
边缘计算NVIDIA&Rockchip·2023-07-29 07:00

FastDeploy部署参考

一、FastDeploy的gitee地址https://gitee.com/leiqing1/FastDeploy/blob/release/0.3.0/docs/cn/faq/use_sdk_on_windows.md
小铁匠的剑·2023-06-17 19:05

使用YOLOV8实现滑块缺口验证码识别，并使用Fastdeploy快速部署，精度高达99%！！

滑块缺口的各种实现方式，例如模板匹配、边缘检测、提取透明通道、yolov5，paddledection等，此篇文章将会讲解yolov8的使用和训练，yolov8相对于yolov5有着更好的精度，同时，搭配fastdeploy
码王吴彦祖·2023-06-17 00:12

Labelme与FastDeploy相结合，辅助分割标注

1.项目背景大家可能遇到这样的情况(可能只有我遇到)。已经有100个已经标注好的分割数据，也训练好一个模型。但是突然觉得样本数量不够，想增加到500个。但是如果完全手动标注500个，估计会很累。然后现在你已经训练好了一个模型，能不能利用这个训练好的模型对500个数据进行推理，然后对结果进行精调。但是一般推理结果mask都是一个数组或者图片，不好对其进行标注微调。现在想到一个方法就是：使用FastD
AI Studio·2023-04-16 05:24

FastDeploy：PaddleSeg C++部署方式（一）

1.FastDeploy介绍⚡️FastDeploy是一款全场景、易用灵活、极致高效的AI推理部署工具，支持云边端部署。
AI&CV·2023-04-16 05:23

windows编译FastDeploy并使用yolov5对人脸进行检测

1.准备源码gitclone--recursivehttps://github.com:PaddlePaddle/FastDeploy2.使用ninja编译cmake-GNinja-Bbuild_ninja-DBUILD_EXAMPLES
telllong·2023-04-14 12:13

c++部署yolov5模型

C++部署yolov5模型前言一、准备模型二、Fastdeploy准备三调用总结前言不可否认，yolov5在目标检测方面大杀四方，在SOTA榜上留下过万众瞩目的成绩，但是官网代码给的只有python版本的
琼筵醉月·2023-03-29 12:42

【2023-03-18】QT实现OpenCV播放rtsp视频流

【2023-03-18】QT实现OpenCV播放rtsp视频流使用OpenCV（图像处理）、FastDeploy（飞桨部署）库；1.OpenCV调用监控相机监控相机传输数据用的是码流，高清网络摄像机产品编码器都会产生两个编码格式
ch_ccc·2023-03-21 09:18

paddle表情识别部署

表情识别模块1.环境部署1.1同样采用fastDeploy库1.2相关模型2.封装成静态库2.1参考[百度Paddle中PP-Mattingv2的部署并将之封装并调用一个C++静态库](https://
神奇的礼乐·2023-03-08 21:07

C++到Python全搞定，教你如何为FastDeploy贡献代码

本次分享的主人公是黑客松比赛参赛者郑必城，他将为大家带来比赛项目“No.80瑞芯微RK3588：通过Paddle2ONNX打通5个飞桨模型的部署中如何为FastDeploy”任务中的一些心得体会，快来看看他是如何为
·2023-02-21 11:33

C++到Python全搞定，教你如何为FastDeploy贡献代码

本次分享的主人公是黑客松比赛参赛者郑必城，他将为大家带来比赛项目“No.80瑞芯微RK3588：通过Paddle2ONNX打通5个飞桨模型的部署中如何为FastDeploy”任务中的一些心得体会，快来看看他是如何为
·2023-02-16 20:04

【人脸精细分割】百度Paddle中PP-Mattingv2的部署并将之封装并调用一个C++静态库

废话不多说，直接进入正题1部署及下载相关模型1.1部署fastDeploy库百度开源了一个十分便捷的部署库fastDeploy。
小廖磨洋工·2023-02-06 10:18

FastDeploy全场景高性能AI部署工具：加速打通AI模型产业落地的最后一公里

碎片化。在部署过程中，由于深度学习框架、硬件与平台的多样化，开源社区以及各硬件厂商存在大量分散的工具链，很难通过一款产品，同时满足开发者在服务端、移动端和边缘端，以及服务化场景部署的需求。成本高。这与部署工具链碎片化的现状相关。开发者在不同推理引擎、不同硬件上部署的流程、代码API形态和体验都不尽相同，这带来了很高的学习成本。速度慢。部署中最大的问题是如何将模型在特定的硬件上实现高性能的优化。尽管
·2023-02-03 12:07

FastDeploy全场景高性能AI部署工具：加速打通AI模型产业落地的最后一公里

飞桨目前为开发者提供了涵盖多种领域的模型套件，开发者可以使用这些套件基于自身数据集快速完成深度学习模型的训练。但在实际产业部署环境下，开发者在部署模型到不同硬件和不同场景时面临以下三个痛点问题。碎片化。在部署过程中，由于深度学习框架、硬件与平台的多样化，开源社区以及各硬件厂商存在大量分散的工具链，很难通过一款产品，同时满足开发者在服务端、移动端和边缘端，以及服务化场景部署的需求。成本高。这与部署工
飞桨PaddlePaddle·2023-02-02 08:00

FastDeploy全场景高性能AI部署工具：加速打通AI模型产业落地的最后一公里

碎片化。在部署过程中，由于深度学习框架、硬件与平台的多样化，开源社区以及各硬件厂商存在大量分散的工具链，很难通过一款产品，同时满足开发者在服务端、移动端和边缘端，以及服务化场景部署的需求。成本高。这与部署工具链碎片化的现状相关。开发者在不同推理引擎、不同硬件上部署的流程、代码API形态和体验都不尽相同，这带来了很高的学习成本。速度慢。部署中最大的问题是如何将模型在特定的硬件上实现高性能的优化。尽管
·2023-02-01 12:49

新一代AI部署工具FastDeploy来了！

为了解决AI部署落地难题，我们发布了新一代面向产业实践的推理部署工具FastDeploy。
计算机视觉研究院·2023-01-30 22:24

飞桨生态之FastDeploy预编译库的使用方法

飞桨生态之FastDeploy预编译库的使用方法1FastDeploy2下载FastDeploy编译demo方法1FastDeploy为什么采用FastDeploy,由于之前使用PaddleOCR(paddlle_inference
柳暗花明、又一春·2022-12-22 08:05

使用FastDeploy在英特尔CPU和独立显卡上端到端高效部署AI模型

目录1.1产业实践中部署AI模型的痛点1.1.1部署模型的典型流程1.1.2端到端的AI性能1.1.3部署模型的难点和痛点1.2FastDeploy简介1.3英特尔独立显卡简介1.4使用FastDeploy
英特尔边缘计算社区·2022-12-21 21:59

paddle 瑞芯微电子RV1126 AI NPU部署

PaddlePaddle/FastDeploy:⚡️AnEasy-to-useandFastDeepLearningModelDeploymentToolkitforCloudandEdge.IncludingVision
Vertira·2022-12-17 09:06

新一代推理部署工具FastDeploy与十大硬件公司联合打造：产业级AI模型部署实战课...

为了解决AI部署落地难题，我们发布了新一代面向产业实践的推理部署工具FastDeploy。
飞桨PaddlePaddle·2022-12-13 16:27

FastDeploy+英特尔NUC+大疆无人机梦幻联动！推动智慧城市巡检应用落地

智慧城市旨在利用大数据、物联网（IoT）、人工智能和5G等数字技术，提高政府公共服务水平、社会治理效能，推动经济增长，不断增强人民群众的获得感、安全感和幸福感。自十四五规划以来，国家和各大主要城市一直加速推进新型智慧城市分级分类建设，但在实施的过程中也遇到了一些问题和困难。在智慧城市AI部署落地中，常见的问题有边缘设备硬件不统一、跨平台开发成本高和模型推理速度优化难度大等。聚焦到AI系统的使用者本
飞桨PaddlePaddle·2022-11-22 09:53

2022 FastDeploy快速部署入门（paddlepaddle）

PaddlePaddle/FastDeploy:⚡️AnEasy-to-useandFastDeepLearningModelDeploymentToolkitforCloudandEdge.IncludingVision
Vertira·2022-11-21 05:10

多快好省，低门槛AI部署工具FastDeploy测试版来了!

本文已在飞桨公众号发布，查看请戳链接;多快好省，低门槛AI部署工具FastDeploy测试版来了人工智能产业应用发展得越来越快，开发者需要面对的适配部署工作也越来越复杂。
飞桨PaddlePaddle·2022-11-21 05:38

fastdeploy快速部署yolov5离线模型

本篇主要是介绍了yolov5模型的快速部署，使用过yolov5训练过的兄弟都知道，训练完之后，无论你的模型是如何导出的，最后想要使用导出的模型，可能还脱离不了yolov5框架，因为，在使用导出的模型前，yolov5对输入层和输出层都做了较多的图像处理，导致，最后要么是调用yolov5中的detect.py，要么是自己手抠输入层和输出层的算法，这里，我顺便讲解一下后者1、调用框架算法部署离线模型先声
程序员吴彦祖·2022-11-21 05:34

人脸识别9-FastDeploy人脸检测、识别、部署

参考：github:https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/tree/develop/examples/vision/facedetwin10调试1PythonSDK
愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2022-09-14 07:37
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