# cpp_deploy

**Repository Path**: feiren1466/cpp_deploy

## Basic Information

- **Project Name**: cpp_deploy
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-04-10
- **Last Updated**: 2026-04-10

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

## 介绍
采用paddle的c++部署分割网络模型，并采用mkl在cpu端进行加速,模型采用paddlex进行训练。
![demo image](output/test.png)

### 使用方法

- **编译**

  预测库下载地址：链接: https://pan.baidu.com/s/1ebak9Gwg1Kys1HCFmb53xg 提取码: wghg ，预测库在ubuntu18.04上进行编译

  修改scripts下的build.sh,如果有gpu测打开gpu，没有则使用mkl进行推理加速。
  
  输入:sh ./scripts/build.sh

- **预测**
  
  预测模型下载地址：链接: https://pan.baidu.com/s/18xoh_jLsyjEh8_de38NchQ 提取码: ixmz

  输入：./build/demo/segmentor --model_dir=/path/to/model/ --image=/path/to/image
  
       ./build/demo/segmentor --model_dir=/path/to/model/ --image_list=/path/to/images/path
      
- **数据保存**

  默认会将所有图片预测的结果保存到根目录下的output文件夹下