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模型存在动态shape输入时必须提供。例如“input_name1:?,h,w,c”，该参数必填，其中“?”为batch数，表示1次处理的图片数量，需要根据实际情况填写，用于将动态shape的原始模型转换为固定shape的离线模型。 如果存在多个输入，请以分号（;）隔开。 转换输出节点
模型存在动态shape输入时必须提供。例如“input_name1:?,h,w,c”，该参数必填，其中“?”为batch数，表示1次处理的图片数量，需要根据实际情况填写，用于将动态shape的原始模型转换为固定shape的离线模型。 如果存在多个输入，请以分号（;）隔开。 转换输出节点
方式二：下载至本地的安全帽检测模板中，在“server.py”所在的文件夹，即“../安全帽检测模板/安全帽检测模板”文件夹中可以看到检测到的不带安全帽的人脸图片。 图6 技能效果
模型存在动态shape输入时必须提供。例如“input_name1:?,h,w,c”，该参数必填，其中“?”为batch数，表示1次处理的图片数量，需要根据实际情况填写，用于将动态shape的原始模型转换为固定shape的离线模型。 如果存在多个输入，请以分号（;）隔开。 out_nodes
0：表示不发送 1：表示发送 image_compression_ratio 是 Int “jpeg”格式原始图压缩百分比，默认值为90,表示图片压缩比90%，取值范围[1,100]。 use_tracking 是 Int 是否启用跟踪去重。 0：表示不启用 1：表示启用 draw_rectangle
baseSize：用来生成默认框用到的参数，表示框的基本大小 ratio & scale：生成默认框用到的参数 imgH&imgW：输入到网络的图片高和宽，其值必须大于0 input维度约束： clsProb：C=2*scaleCnt*ratioCnt bboxPred：C=4*scaleCnt*ratioCnt
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