百度飞桨：实操解读——轻巧工程部署中的 C++飞驰之旅
(温馨提示：此文章为技术博客，旨在分享一线工程师的实践经验，尊重知识产权，请勿私自外传。)
在数字时代的浪潮中，百度飞桨以其强大的模型库和高效的推理能力，成为了众多工程师的首选。今
天，我们将一起探索如何快速部署百度飞桨的 C++工程，特别是 OCR 文字检测识别、图片分类和图片
检测三大功能。
一、引子
随着人工智能的普及，飞桨模型在各个领域的应用越来越广泛。无论是工业自动化、智慧城市还是自
动驾驶，飞桨都发挥着举足轻重的作用。而 C++作为高效稳定的编程语言，其与飞桨的结合更是如虎
添翼。
二、快速部署之旅
1. 准备工作：
在开始之前，请确保您已经阅读并理解了相关工程的说明文档。同时，您需要准备一个支持 C++的开
发环境以及必要的依赖库，如 CMake 等。
2. 调用飞桨模型库：
利用飞桨提供的 API 接口，您可以在 C++项目中轻松调用各种预训练模型。这包括 OCR 文字检测识
别、图片分类以及图片检测等功能的模型。这些模型都经过严格验证和优化，能够在 x86 工控机和
ARM 设备的 nano、Xavier 等边缘端上高效运行。
3. 结合 tensorRT 加速：
对于需要进行高效率推理的任务，我们还可以配合 tensorRT 模型加速库进行前向运算。这可以大大
提高模型的推理速度，从而满足实时性要求较高的应用场景。
4. CMake 内容移植：
根据我们的经验，通过按照提供的 CMake 内容将代码移植到实际项目中，可以轻松实现工程的快速落
地。无论是 x86 还是 ARM 设备，都可以轻松应对。
三、实战经验分享
