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行人检测-02-PPYOLOE-ONNX
最近更新时间:2024.07.03 14:52:52首次发布时间:2023.09.15 19:33:31

行人检测-02-PPYOLOE-ONNX 是基于 PaddlePaddle 框架的 PP-YOLOE 行人检测模型。本模型可以检测图像中一个或多个行人,并给出每个行人对象的边界框以及相应的类别标签。更多信息,请参考 PP-YOLOE Human 检测模型

模型基本信息

您可以在边缘智能控制台的 官方模型 列表访问本模型。下图展示了本模型的基本信息。
图片

框架

本模型是 ONNX 格式的模型。

输入

名称

类型

形状

转换形状

格式

image

FP32

1, 3, 640, 640

None

scale_factor

FP32

1, 2

None

输入说明:

  • 本模型只支持同时输入一张图像。输入的是一个 RGB 图像,尺寸为 640 × 640 × 3(宽 × 高 × 通道数)。
  • 输入的通道顺序为 NCHW。其中,N 表示批处理大小,C 表示通道数(3),H 表示图像的高度(640),W 表示图像的宽度(640)。
  • 图像输入的缩放算法是 Bilinear。
  • 图像输入正则化的均值为 [123.675, 116.28, 103.53],缩放比例为 0.017352074。
  • 通过 scale_factor 指定图像的缩放因子。如果设置为 [1, 1],表示输出的边界框按照原始的图像缩放比例还原。

输出

名称

类型

形状

转换形状

multiclass_nms3_0.tmp_2

INT32

1

gather_nd_0.tmp_0

FP32

-1, 6

目标类别标签

本模型可检测的目标对象的类别标签如下:

person

模型版本

本模型提供一个可部署版本。
图片

版本名称

最大批处理大小

硬件架构

说明

v1_max_batch_size_0

0

该版本需要搭配前后处理版本(pre_post_process_v1)一起使用。

注意

使用本模型时,输入的最大批处理大小必须为 0。

模型部署

参考 部署模型服务进行模型服务的部署。在 部署模型服务 参数配置页面,修改以下配置:

说明

下表中未包含的配置项无需修改,建议使用默认值。

类型

配置项

说明

基本信息

节点

选择一个节点(一体机)。

服务名称

设置一个服务名称。该名称不能与节点上其他服务的名称重复。

模型信息

模型

选择 行人检测-02-PPYOLOE-ONNX

模型版本

选择 v1_max_batch_size_0

服务配置

HTTP端口

指定节点上的一个空闲端口。

GRPC端口

指定节点上的一个空闲端口。

调用示例

模型服务部署成功后,您可以下载客户端调用示例,用来验证此模型服务的效果。