百度飞桨C++部署指南：OCR文字识别、图像分类与目标检测TensorRT加速

飞桨的 C++部署工程，真的挺实用的。支持 OCR、图像分类、目标检测三大块，部署场景也比较丰富，不管是 x86 的工控机，还是 ARM 的小板子像 Nano、Xavier 都能跑。文档里代码直接拎出来能用，预、推理、TensorRT 加速这些也都有详细说，适合你想快速上项目的场景。

飞桨模型库的支持蛮不错，加载和转换也都方便。是用了 TensorRT 之后，推理速度飙得挺快，边缘设备上响应也不赖，稳定性还行。

如果你有 C++底子，平时接触深度学习项目，想在实际设备上部署点视觉任务，这份教程真的可以看看。不是那种光说不练的那种，作者是干过活的，代码和经验都比较接地气。

像 OCR 的文字检测识别，多时候用在车牌识别、票据识别这些场景里，用飞桨的部署方案也比较灵活。你用inference_lite_lib配合TensorRT，再自己改改输入输出接口，分分钟就能落地。

对了，还有不少相关的资源也推荐你一块看看，像Java 版的 OCR 识别、yolov5 的 C++部署，都是挺实用的。

，如果你想用飞桨+C++在边缘端跑 OCR 或图像任务，这篇教程值得一读。代码清晰，也不绕，跟着做基本能跑起来。