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PaddleSeg 算能 Python部署示例

1. 部署环境准备

在部署前，需自行编译基于算能硬件的FastDeploy python wheel包并安装，参考文档算能硬件部署环境

本目录下提供infer.py快速完成 pp_liteseg 在SOPHGO TPU上部署的示例。执行如下脚本即可完成

2. 部署模型准备

在部署前，请准备好您所需要运行的推理模型，你可以选择使用预导出的推理模型或者自行导出PaddleSeg部署模型。

3. 运行部署示例

# 下载部署示例代码
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg.git 
# 注意：如果当前分支找不到下面的fastdeploy测试代码，请切换到develop分支
# git checkout develop
cd PaddleSeg/deploy/fastdeploy/semantic_segmentation/sophgo/python

# 下载图片
wget https://paddleseg.bj.bcebos.com/dygraph/demo/cityscapes_demo.png

# PaddleSeg模型转换为bmodel模型
将Paddle模型转换为SOPHGO bmodel模型，转换步骤参考[文档](../README_CN.md)

# 推理
python3 infer.py --model_file ./bmodel/pp_liteseg_1684x_f32.bmodel --config_file ./bmodel/deploy.yaml --image cityscapes_demo.png

# 运行完成后返回结果如下所示
运行结果保存在sophgo_img.png中

4. 更多指南

• PP-LiteSeg SOPHGO C++部署
• 转换 PP-LiteSeg SOPHGO模型文档

5. 常见问题

• 如何将模型预测结果SegmentationResult转为numpy格式