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分割

PP-HumanSegV2-Lite

PP-HumanSegV2-Lite，使用 Model Farm 官方预处理与样例，逐板卡验证。

部署到自己的板卡
QCS6490
2.3msW8A8
QCS8550
0.9msW8A16
IQ9
适配中
IQ8
1.3msW8A16

机房真机实测，全部精度 ›

运行效果

样例输入
机房真机 QCS8550 · W8A16 · 处理耗时 1.6 ms

板卡实测

真机处理时延的中位数。多阶段模型计入各阶段处理，生成模型的耗时受输入和输出长度影响。

板卡精度速度FPS峰值内存
QCS6490W8A8默认2.3 ms427.4357 MB
W8A163 ms336.7363 MB
QCS8550W8A16默认0.9 ms1,136.4135 MB
FP161.8 ms543.5242 MB
W8A80.6 ms1,754.4135 MB
IQ9QCS9075W8A16适配中——
FP16适配中——
W8A8适配中——
IQ8QCS8275W8A16默认1.3 ms787.4152 MB
W8A80.9 ms1,136.4151 MB

部署指南

  1. 1

    在工作流中跑通

    用样例或自己的输入在机房的QCS6490 上运行，确认结果和速度。

  2. 2

    导出工程

    在工作流右上角选择「导出」，下载工程包。模型与样例按 sha256 锁定，前后处理与网站运行时一致。

  3. 3

    在板卡上安装运行库

    把工程拷到QCS6490（ARM64、Python 3.10 的 AidLux 环境，AidLux ≥ 2.0），在工程目录下载并校验已验证的配套运行库。

    python3 install-sdk.py
  4. 4

    只需要模型文件？

    各板卡的构建也发布在 Hugging Face ↗，按芯片下载，文件与工程包中的完全一致。

    hf download APLUX-Agora/PP-HumanSegV2-Lite --include "targets/QCS6490/*" --local-dir ./resources
  5. 5

    运行

    结果写入 outputs/，并打印每块积木的耗时。工程通过官方 AidLite 接口加载模型，代码完整随包提供。

    python3 app/pipeline.py --sdk-root .sdk --input 你的文件
AidLux 开发文档 ↗

规格

任务
分割
输入尺寸
192×192
来源
Model Farm
许可证
其他（见模型说明）
版本
1.0.0
浏览用到它的原型 →