行人属性识别-01-PPLCNet-ONNX 是基于 PaddlePaddle 框架的 PP-LCNet 行人属性识别分类模型。本模型可以识别行人的多个属性，并给出各个属性的分类概率值。更多关于 PaddlePaddle 模型的介绍，请参见PP-Human属性识别模块。

模型基本信息

您可以在边缘智能控制台的 官方模型 列表访问本模型。下图展示了本模型的基本信息。

可识别的属性

本模型可以识别行人的 26 种特征，具体如下所示：

带帽子
佩戴眼镜
穿长袖上衣
穿短袖上衣
上衣带条纹
上衣带logo
上衣带格子
上衣是拼接风格
下装带条纹
下装带图案
穿长外套
穿长裤
穿短裤
穿短裙&裙子
穿靴子
背双肩包
背单肩包
拿手提包
正面持物
年龄小于18岁
年龄在18~60岁之间
年龄大于60岁
性别
面朝前
面朝后
面朝侧边

框架

本模型是基于 ONNX 格式的模型。

输入

输入说明：

• 输入的是一个 RGB 图像，尺寸为 192 × 256 × 3（宽 × 高 × 通道数）。
• 输入的通道顺序为 NCHW。其中，N 表示批处理大小，C 表示通道数（3），H 表示图像的高度（256），W 表示图像的宽度（192）。
• 图像输入的缩放算法是 Bilinear。
• 图像输入正则化的均值为 [123.675, 116.28, 103.53]，缩放比例为 0.017352074。

输出

目标属性标签

本模型可识别的目标对象的属性标签如下：

[0      1      2  3    4  5  6  7     8  9  10 11 12 13   14     15 16 17     18       19 20 21      22      23 24 25]
 Hat  glasses  sleeve    upper              lower        Boots    bag      hold_obj      age        gender     direction

模型版本

本模型提供一个可部署版本。

模型部署

参考 部署模型服务进行模型服务的部署。在 部署模型服务 参数配置页面，修改以下配置：

调用示例

模型服务部署成功后，您可以下载客户端调用示例，用来验证此模型服务的效果。