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@@ -111,8 +111,7 @@ class Predictor:
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""" 对图像做预处理
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Args:
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- image(str|np.ndarray): 图像路径；或者是解码后的排列格式为（H, W, C）且类型为float32且为BGR格式的数组。
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- 或者是对数（元）组中的图像同时进行预测，数组中的元素可以是图像路径，也可以是解码后的排列格式为（H，W，C）
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+ image(list|tuple): 数组中的元素可以是图像路径，也可以是解码后的排列格式为（H，W，C）
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且类型为float32且为BGR格式的数组。
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"""
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res = dict()
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@@ -161,6 +160,16 @@ class Predictor:
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batch_size=1,
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im_shape=None,
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im_info=None):
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+ """ 对预测结果做后处理
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+
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+ Args:
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+ results (list): 预测结果
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+ topk (int): 分类预测时前k个最大值
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+ batch_size (int): 预测时图像批量大小
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+ im_shape (list): MaskRCNN的图像输入大小
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+ im_info (list)：RCNN系列和分割网络的原图大小
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+ """
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+
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def offset_to_lengths(lod):
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offset = lod[0]
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lengths = [
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@@ -219,9 +228,7 @@ class Predictor:
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""" 图片预测
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Args:
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- image(str|np.ndarray|list|tuple): 图像路径；或者是解码后的排列格式为（H, W, C）且类型为float32且为BGR格式的数组。
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- 或者是对数（元）组中的图像同时进行预测，数组中的元素可以是图像路径，也可以是解码后的排列格式为（H，W，C）
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- 且类型为float32且为BGR格式的数组。
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+ image(str|np.ndarray): 图像路径；或者是解码后的排列格式为（H, W, C）且类型为float32且为BGR格式的数组。
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topk(int): 分类预测时使用，表示预测前topk的结果
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"""
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preprocessed_input = self.preprocess([image])
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@@ -243,9 +250,10 @@ class Predictor:
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""" 图片预测
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Args:
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- image(str|np.ndarray|list|tuple): 图像路径；或者是解码后的排列格式为（H, W, C）且类型为float32且为BGR格式的数组。
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- 或者是对数（元）组中的图像同时进行预测，数组中的元素可以是图像路径，也可以是解码后的排列格式为（H，W，C）
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|
- 且类型为float32且为BGR格式的数组。
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+ image_list(list|tuple): 对列表（或元组）中的图像同时进行预测，列表中的元素可以是图像路径
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+ 也可以是解码后的排列格式为（H，W，C）且类型为float32且为BGR格式的数组。
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+ thread_num (int): 并发执行各图像预处理时的线程数。
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|
+
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topk(int): 分类预测时使用，表示预测前topk的结果
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"""
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preprocessed_input = self.preprocess(image_list)
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