『paddle』paddleseg 学习笔记:模型部署

本文档提供了一个使用PaddlePaddle跨平台部署图像分割模型的Python预测方案,详细介绍了从模型导出、前置准备到预测的步骤,并提醒了在使用量化模型和TensorRT预测时的注意事项。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >


1. 说明

本方案旨在提供一个 PaddlePaddle 跨平台图像分割模型的 Python 预测部署方案作为参考,用户通过一定的配置,加上少量的代码,即可把模型集成到自己的服务中,完成图像分割的任务。

2. 前置准备

请使用 模型导出 您的模型, 或点击下载官方网站的 样例模型 用于测试。

接着准备一张测试图片用于试验效果,我们提供了 cityscapes 验证集中的一张 图片 用于演示效果,如果您的模型是使用其他数据集训练的,请自行准备测试图片。

3. 预测

在终端输入以下命令进行预测:

python deploy/python/infer.py --config /path/to/deploy.yaml --image_path

参数说明如下:

参数名 用途 是否必选项 默认值
config 导出模型时生成的配置文件, 而非 configs 目录下的配置文件 -
i
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