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@@ -21,13 +21,25 @@
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以步骤二中下载的YOLOv3模型为例，执行如下命令即可进行模型加载和预测
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```sh
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-# 使用GPU 加参数 --use_gpu=1
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build/demo/model_infer --model_filename=yolov3_mbv1/model/model.pdmodel \
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--params_filename=yolov3_mbv1/model/model.pdiparams \
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--cfg_file=yolov3_mbv1/model/infer_cfg.yml \
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--image=yolov3_mbv1/images/000000010583.jpg \
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--model_type=det
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```
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+**注意：如果要使用GPU进行预测，请同时指定`--use_gpu=1`。根据模型来源的套件，设置正确的`model_type`。**
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+
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+| 参数 | 说明 |
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+| --------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
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+| model_filename | **[必填]** 模型结构文件路径，如`yolov3_darknet/model.pdmodel` |
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+| params_filename | **[必填]** 模型权重文件路径，如`yolov3_darknet/model.pdiparams` |
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+| cfg_file | **[必填]** 模型配置文件路径，如`yolov3_darknet/infer_cfg.yml` |
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+| model_type | **[必填]** 模型来源，**det/seg/clas/paddlex**，分别表示模型来源于PaddleDetection、PaddleSeg、PaddleClas和PaddleX |
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+| image | 待预测的图片文件路径 |
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+| use_gpu | 是否使用GPU，1或者0。默认为0，不使用GPU |
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+| gpu_id | 使用GPU预测时的GUI设备ID，默认为0 |
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+
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+
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输出结果如下(分别为类别id、标签、置信度、xmin、ymin、w, h)
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```
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Box(0 person 0.0386442 2.11425 53.4415 36.2138 197.833)
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@@ -39,17 +51,6 @@ Box(44 spoon 0.0234474 509.703 189.959 100.65 93.9368)
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Box(45 bowl 0.0461333 0 0 223.386 83.5562)
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Box(45 bowl 0.0191819 3.91156 1.276 225.888 214.273)
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```
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-### 参数说明
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-| 参数 | 说明 |
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-| model_filename | **[必填]** 模型结构文件路径，如`yolov3_darknet/model.pdmodel` |
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-| params_filename | **[必填]** 模型权重文件路径，如`yolov3_darknet/model.pdiparams` |
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-| cfg_file | **[必填]** 模型配置文件路径，如`yolov3_darknet/infer_cfg.yml` |
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-| model_type | **[必填]** 模型来源，det/seg/clas/paddlex，分别表示模型来源于PaddleDetection、PaddleSeg、PaddleClas和PaddleX |
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-| image | 待预测的图片文件路径 |
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-| use_gpu | 是否使用GPU，0或者1，默认为0 |
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-| gpu_id | 使用GPU预测时的GUI设备ID，默认为0 |
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FlyingQianMM