目前FastDeploy支持如下模型的部署
PP-TinyPose模型导出，请参考其文档说明模型导出
注意:PP-TinyPose导出的模型包含model.pdmodel、model.pdiparams和infer_cfg.yml三个文件，FastDeploy会从yaml文件中获取模型在推理时需要的预处理信息。
为了方便开发者的测试，下面提供了PP-TinyPose导出的部分模型，开发者可直接下载使用。
| 模型 | 参数文件大小 | 输入Shape | AP(业务数据集) | AP(COCO Val) | FLOPS | 单人推理耗时 (FP32) | 单人推理耗时（FP16) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| PP-TinyPose-128x96 | 5.3MB | 128x96 | 84.3% | 58.4% | 81.56 M | 4.57ms | 3.27ms |
| PP-TinyPose-256x192 | 5.3M | 256x96 | 91.0% | 68.3% | 326.24M | 14.07ms | 8.33ms |
说明
- 关键点检测模型使用
COCO train2017和AI Challenger trainset作为训练集。使用COCO person keypoints val2017作为测试集。 - 关键点检测模型的精度指标所依赖的检测框为ground truth标注得到。
- 推理速度测试环境为 Qualcomm Snapdragon 865，采用arm8下4线程推理得到。
更多信息请参考：PP-TinyPose 官方文档