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# C++端预测部署
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## 各环境编译部署教程
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- [Linux 编译部署](docs/linux_build.md)
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- [Windows编译部署(使用Visual Studio 2019)](docs/windows_vs2019_build.md)
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- [NV Jetson编译部署](docs/Jetson_build.md)
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## C++部署总览
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[1.说明](#1说明)
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[2.主要目录和文件](#2主要目录和文件)
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### 1.说明
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本目录为用户提供一个跨平台的`C++`部署方案，让用户通过`PaddleDetection`训练的模型导出后，即可基于本项目快速运行，也可以快速集成代码结合到自己的项目实际应用中去。
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主要设计的目标包括以下四点：
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- 跨平台，支持在 `Windows` 和 `Linux` 完成编译、二次开发集成和部署运行
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- 可扩展性，支持用户针对新模型开发自己特殊的数据预处理等逻辑
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- 高性能，除了`PaddlePaddle`自身带来的性能优势，我们还针对图像检测的特点对关键步骤进行了性能优化
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- 支持各种不同检测模型结构，包括`Yolov3`/`Faster_RCNN`/`SSD`等
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### 2.主要目录和文件
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```bash
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deploy/cpp
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├── src
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│ ├── main.cc # 集成代码示例, 程序入口
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│ ├── object_detector.cc # 模型加载和预测主要逻辑封装类实现
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│ └── preprocess_op.cc # 预处理相关主要逻辑封装实现
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├── include
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│ ├── config_parser.h # 导出模型配置yaml文件解析
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│ ├── object_detector.h # 模型加载和预测主要逻辑封装类
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│ └── preprocess_op.h # 预处理相关主要逻辑类封装
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├── docs
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│ ├── linux_build.md # Linux 编译指南
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│ └── windows_vs2019_build.md # Windows VS2019编译指南
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│
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├── build.sh # 编译命令脚本
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│
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├── CMakeList.txt # cmake编译入口文件
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├── CMakeSettings.json # Visual Studio 2019 CMake项目编译设置
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│
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└── cmake # 依赖的外部项目cmake（目前仅有yaml-cpp）
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```
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