深度学习结果解析

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功能描述

该步骤可对 深度学习模型包推理 步骤输出的级联模型包的推理结果进行解析。

使用场景

当使用“深度学习模型包推理”步骤推理级联模型包时,该步骤连接于“深度学习模型包推理”步骤后。

当输入多张图像且同时推理时,如需查看每张图像的解析结果,建议在“深度学习模型包推理”步骤和“深度学习结果解析”步骤间添加 拆包数据 步骤。

输入与输出

deep learning value parser input and output

系统要求

使用该步骤时,需满足如下系统要求。

  • CPU:需支持 AVX2 指令集,且需满足以下任一条件:

    • 不带独立显卡时:Intel i5-12400 及以上。

    • 带独立显卡时:Intel i7-6700 及以上,且显卡不低于 GTX 1660。

    已在 Intel CPU 上进行充分测试,尚未在 AMD CPU 上进行测试,推荐使用 Intel CPU。

  • GPU:应使用 NVIDIA GTX 1660 及以上显卡(如带独立显卡)。

使用方法

直接连接于“深度学习模型包推理”步骤后

当该步骤直接连接于“深度学习模型包推理”步骤后时,该步骤将根据不同的“深度学习数据类型”显示不同的参数。

例如,该步骤连接于“深度学习模型包推理”的“目标检测结果”输出端口后,则该步骤将显示目标检测相关参数。各场景下的参数说明可参考 深度学习模型包推理

deep learning value parser use 1

使用“拆包数据”步骤

在“深度学习模型包推理”步骤和“深度学习结果解析”步骤间添加“拆包数据”步骤时,如下图所示。

deep learning value parser use 2
  • “拆包数据”步骤的输出端口数量需与输入图像数量一致。

  • 数据被拆包后,可能因为没有子类型数据而导致“深度学习结果解析”步骤无法自动判断模型对应的场景,所以无法生成“深度学习结果解析”步骤的输出端口,此时需手动设置“深度学习结果解析”步骤的深度学习数据类型参数。

选择深度学习数据类型后将无法更改,如需更改深度学习数据类型,请删除并重新添加“深度学习结果解析”步骤。

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