PaddleX 2.0动态图体验：安全帽检测模型开发与部署

准备模型库

数据集准备

模型训练

模型预测

模型裁剪

全面支持动态图的PaddleX，操作流程依然非常简单，在16个小时内，可以很快地完成一个效果良好的安全帽检测模型训练。后续，将继续探索模型在边缘端设备如EdgeBoard的部署实现。

PaddleX 2.0动态图检测模型部署实现

1 PaddleX模型C++部署

1.1 模型套件支持

1.2 硬件支持

2 基于PaddleInference的推理-Linux环境编译

2.1 部署代码准备

2.2 下载PaddlePaddle C++ 预测库

2.3 修改编译参数

2.4 修改yaml依赖包路径并编译

3 模型导出和部署

3.1 模型导出

3.2 模型测试

3.3 加载导出的模型并使用GPU预测

3.4 模型验证

本文介绍了PaddleX动态图模型基于PaddleInference的部署实现，一般来说，部署有大三关：环境、编译和预测，相对来说，部署往往要多次debug，而且不一定能马上找到解决方案，因此，有耐心是特别重要的。