车辆检测-02-PPYOLOE-PdPd

车辆检测-02-PPYOLOE-PdPd 是基于 PaddlePaddle 框架的 PP-YOLOE 车辆检测模型。本模型可以检测图像中一个或多个车辆，并给出每个车辆对象的边界框以及相应的类别标签。更多信息，请参考 PP-Vehicle 车辆跟踪模块。

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。

框架

本模型是 PaddlePaddle 格式的模型。

输入

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

目标类别标签

本模型可检测的目标对象的类别标签如下：

vehicle

模型版本

本模型提供一个可部署版本。

模型部署

1. 访问本模型的模型详情。

2. 在 版本管理 标签页，找到要使用的版本，单击 操作 列的 部署。

3. 在 部署模型服务 页面，选择要部署当前模型的 一体机 并设置 服务名称 以及服务的 HTTP端口 和 GRPC端口，然后单击 确认。

   • 服务名称在一台一体机中必须保持唯一。
   • 您设置的 HTTP 端口和 GRPC 端口不能是一体机中已被其他服务占用的端口。
   • 在首次部署模型服务时，我们推荐您使用其他配置的预设默认值。模型服务成功部署后，您可以根据实际需求编辑模型服务的配置。

   详细的操作步骤，请参见使用官方模型。

完成上述操作后，您可以在 模型服务 标签页查看模型服务的部署情况。