目标检测代码分析与优化建议

代码分析与优化建议

这段代码实现了一个基于FastAPI的目标检测服务API，支持加载多个PaddleDetection模型并进行推理。以下是详细分析：

代码结构分析

# 全局配置管理
MODEL_CONFIGS = {
    "finger": {配置字典},
    "seal": {配置字典}
}

# API核心功能
app = FastAPI(...)

# 模型管理函数
def clear_gpu_memory()
def unload_current_model()
def init_model(model_config)
def get_model(model_name)

内存管理优化

当前内存清理机制可以进一步优化：

def clear_gpu_memory():
    """更彻底的内存清理方案"""
    # 释放所有缓存分配器管理的缓存块
    if paddle.device.is_compiled_with_cuda():
        paddle.device.cuda.max_memory_allocated()
        paddle.device.cuda.reset_max_memory_allocated()
    
    # 强制垃圾回收
    for i in range(3):
        gc.collect()
        if paddle.device.is_compiled_with_cuda():
            paddle.device.cuda.empty_cache()

模型切换机制改进

当前模型切换逻辑可能导致显存碎片：

def get_model(model_name):
    """改进的模型加载策略"""
    # 增加显存监控
    if paddle.device.is_compiled_with_cuda():
        mem_info = paddle.device.cuda.memory_allocated()
        if mem_info > 0.8 * paddle.device.cuda.total_memory():
            raise RuntimeError("GPU内存不足，请先释放资源")
    
    # 其余原有逻辑...

异步处理支持

建议增加异步处理能力：

@app.post("/detect/{model_name}")
async def detect_objects(
    model_name: str,
    file: UploadFile = File(...)
):
    """异步推理接口"""
    # 验证文件类型
    if not file.content_type.startswith("image/"):
        raise HTTPException(...)
    
    # 异步读取图像
    contents = await file.read()
    image = cv2.imdecode(np.frombuffer(contents, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)

性能监控增强

添加性能追踪装饰器：

def monitor_performance(func):
    async def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        try:
            result = await func(*args, **kwargs)
            elapsed = (time.time() - start_time) * 1000
            print(f"{func.__name__} executed in {elapsed:.2f}ms")
            return result
        except Exception as e:
            elapsed = (time.time() - start_time) * 1000
            print(f"{func.__name__} failed after {elapsed:.2f}ms")
            raise
    return wrapper

异常处理改进

当前异常处理可以更全面：

def init_model(model_config):
    """增强的异常处理"""
    try:
        # 原有逻辑...
    except paddle.fluid.core_avx.EnforceNotMet as e:
        clear_gpu_memory()
        raise RuntimeError(f"Paddle内部错误: {str(e)}")
    except FileNotFoundError as e:
        raise ValueError(f"配置文件缺失: {str(e)}")
    except Exception as e:
        clear_gpu_memory()
        raise RuntimeError(f"未知错误: {str(e)}")

配置热加载支持

建议增加配置热更新功能：

def reload_config(config_path):
    """动态重载配置"""
    try:
        cfg = load_config(config_path)
        # 验证配置有效性
        if not validate_config(cfg):
            raise ValueError("无效配置")
        return cfg
    except Exception as e:
        raise RuntimeError(f"配置重载失败: {str(e)}")

这些优化可以显著提升服务的稳定性、性能和可维护性。实际部署时建议结合具体硬件环境进行进一步调优。