Fastdeploy下使用ppvehicle的模型推理汽车的属性分类出现bug

[hunagjingwei]

环境

• 【FastDeploy版本】：

• 【系统平台】: Linux x64(Ubuntu 2004)

• 【硬件】： CPU

• 【编译语言】： C++
  在https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.7/deploy/pipeline/docs/tutorials/ppvehicle_attribute.md下载了车辆检测模型以及车辆属性识别模型，基于fastdeploy部署了车辆目标检测以及车辆属性识别模型，其中车辆检测模型识别正常推理，但是车辆属性识别出现问题，算法流程：目标检测图像中的车辆，然后将车辆roi扣出来，单独送到车辆属性检测器推理，但是出现失败，具体log如下：
  terminate called after throwing an instance of 'ov::Exception'
  what(): Can't set input blob with name: x, because model input (shape=[?,3,192,256]) and blob (shape=(1.765.1360.3)) are incompatible
  Aborted
  roi图像没有问题，测试保存下来是正常的车辆图像，也尝试过单独使用fastdeploy推理ppvehicle的属性识别模型，也是报一样的错误

[rainyfly]

看起来是模型的输入不对，你检查一下放入模型的输入是否符合预期，看报错你输入的shape是1.765.1360.3 ？

[hunagjingwei]

看起来是模型的输入不对，你检查一下放入模型的输入是否符合预期，看报错你输入的shape是1.765.1360.3 ？

std::string att_model_file = "/home/V01/uids0382/projects/CarDetDemo/vehicle_attribute_model/model.pdmodel";
std::string att_params_file = "/home/V01/uids0382/projects/CarDetDemo/vehicle_attribute_model/model.pdiparams";
std::string att_infer_cfg_file = "/home/V01/uids0382/projects/CarDetDemo/vehicle_attribute_model/infer_cfg.yml";
auto att_model = fastdeploy::vision::classification::PaddleClasModel(att_model_file, att_params_file, att_infer_cfg_file);
fastdeploy::vision::ClassifyResult result;
obj.convertTo(obj,CV_32F);//obj是Mat 图像
assert(att_model.Predict(&obj, &result));

直接用fastdeploy定义推理接口，好像不需要定义输入图像的大小吧，直接使用Predict进行推理就行了吧

[hunagjingwei]

问题已已解决，使用paddleclas项目下 ./deploy/configs/inference_cls.yaml替代https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.7/deploy/pipeline/docs/tutorials/ppvehicle_attribute.md下载的车辆属性yml文件即可解决。