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后处理类开发步骤

  1. 根据任务类型,选择mxVision已经支持的后处理基类去派生一个新的子类,后处理基类分别为目标检测、分类任务、语义分割、文本生成,这些基类都继承自相同的父类PostProcessBase。

    在Init函数中,需要调取父类的Init()接口读取配置参数,然后再调用父类对象的configData_.GetFileValue()接口读取子类所需要的配置参数。

    在Process函数中,需要以模型的输出张量Tensors作为输入,以对应的数据结构类对象作为输出。

  2. 调用父类的CheckAndMoveTensors()接口,对Tensors的形状进行校验并将内存移动至Host侧,然后再进行相应操作获得结果。
  3. 后处理开发完成后,增加一个对外的接口如GetObjectInstance(),以便于让业务流中的后处理插件动态加载此后处理so。

    如果当前后处理基类所采用的数据结构无法满足需求,可以新增后处理基类继承PostProcessBase,并写入新的数据结构。

// 1.目标检测数据结构:
class ObjectInfo {
public:
    float x0;
    float y0;
    float x1;
    float y1;
    float confidence;
    float classId;
    std::string className;
    std::vector<std::vector <int>> mask; // 用于实例分割
};

// 2.分类任务数据结构:
class ClassInfo {
public:
    int classId;
    float confidence;
    std::string className;
};

// 3.语义分割任务数据结构:
class SemanticSegInfo {
public:
    std::vector<std::vector<int>> pixels;
    std::vector<std::string> labelMap;
};

// 4.文本生成(机器翻译,文字识别,语音识别等)接口:
class TextsInfo {
public:
    std::vector<std::string> text;
};

// 5.文本框检测接口:
class TextObjectInfo {
public:
    float x0;
    float y0;
    float x1;
    float y1;
    float x2;
    float y2;
    float x3;
    float y3;
    float confidence;
    std::string result;
};
图1 已支持模型的后处理UML类图
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