车辆属性识别-01-PPLCNet-ONNX 是基于 PaddlePaddle 框架的 PP-PPLCNet 车辆属性识别模型。本模型可以识别车辆的颜色和车型属性，并给出各个属性的分类概率值。关于 PaddlePaddle 模型的更多介绍，请参考 PP-Vehicle 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。

框架

本模型是 ONNX 格式的模型。

输入

输入说明：

• 输入的是一个 RGB 图像，尺寸为 256 × 192 × 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（192），W 表示图像的宽度（256）。
• 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

本模型可识别的车辆属性标签如下：

# 9 种车身颜色
- "yellow"
- "orange"
- "green"
- "gray"
- "red"
- "blue"
- "white"
- "golden"
- "brown"

# 10 种车型
- "black"
- "sedan"
- "suv"
- "van"
- "hatchback"
- "mpv"
- "pickup"
- "bus"
- "truck"
- "estate"

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。