PaddlePaddle モデルを使用したセグメント化の例¶
概要¶
ここでは、OpenVINO モデルサーバーを使用して PaddlePaddle モデルの推論要求を実行する方法を説明します。例として、ocrnet-hrnet-w48-paddle を使用してイメージのセグメント化を行います。
実行の準備¶
リポジトリーのクローンを作成して、segmentation_using_paddlepaddle_model ディレクトリーに移動します。
git clone https://github.com/openvinotoolkit/model_server.git
cd model_server/demos/segmentation_using_paddlepaddle_model/python
モデルをデプロイ可能な形式にエクスポートする paddlepaddle およびその他のパッケージをインストールします。
pip3 install paddlepaddle
pip3 install pyyaml
pip3 install scipy
pip3 install opencv-python
pip3 install requests
実行するだけでワークスペースを準備できます。
make
OVMS のデプロイメント¶
次のコマンドを使用して、車両分析パイプラインを備えた OVMS をデプロイします。
docker run -p 9000:9000 -d -v ${PWD}/model:/models openvino/model_server --port 9000 --model_path /models --model_name ocrnet
サービスの要求¶
Python の依存関係をインストールします。
pip3 install -r requirements.txt
クライアントを実行する準備ができました。
python3 segmentation_using_paddlepaddle_model.py --grpc_port 9000 --image_input_path ../../common/static/images/cars/road1.jpg --image_output_path ./road2.jpg
デモを実行した結果の例: