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行人属性识别-01-PPLCNet-ONNX
最近更新时间:2024.06.07 10:16:42首次发布时间:2023.09.15 19:33:31

行人属性识别-01-PPLCNet-ONNX 是基于 PaddlePaddle 框架的 PP-LCNet 行人属性识别分类模型。本模型可以识别行人的多个属性,并给出各个属性的分类概率值。更多关于 PaddlePaddle 模型的介绍,请参见PP-Human属性识别模块

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

可识别的属性

本模型可以识别行人的 26 种特征,具体如下所示:

带帽子
佩戴眼镜
穿长袖上衣
穿短袖上衣
上衣带条纹
上衣带logo
上衣带格子
上衣是拼接风格
下装带条纹
下装带图案
穿长外套
穿长裤
穿短裤
穿短裙&裙子
穿靴子
背双肩包
背单肩包
拿手提包
正面持物
年龄小于18岁
年龄在18~60岁之间
年龄大于60岁
性别
面朝前
面朝后
面朝侧边

框架

本模型是基于 ONNX 格式的模型。

输入

名称

类型

形状

转换形状

格式

x

FP32

3, 256, 192

None

输入说明:

  • 输入的是一个 RGB 图像,尺寸为 192 × 256 × 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(256),W 表示图像的宽度(192)。
  • 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。

输出

名称

类型

形状

转换形状

softmax_1.tmp_0

FP32

26

目标属性标签

本模型可识别的目标对象的属性标签如下:

[0      1      2  3    4  5  6  7     8  9  10 11 12 13   14     15 16 17     18       19 20 21      22      23 24 25]
 Hat  glasses  sleeve    upper              lower        Boots    bag      hold_obj      age        gender     direction

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

≥ 1

该版本无需搭配前后处理版本进行使用。

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,统一使用默认值。

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 行人属性识别-01-PPLCNet-ONNX

模型版本

选择 v1

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。