61、人属性模型PaddleClas部署和使用，框架基于MNN、NCNN、RKNN、TensorRT、OPENVINO、OAK

基本思想：项目需要一个TensorRT的检测人属性的模型，随手搜了一个，转了一下，比较简单，部署tensorRT平台上，然后集成到单目3d目标检测上面

测试图片，实验模型链接: https://pan.baidu.com/s/1h06cSe-_2zOngViC6lMr4w?pwd=mwh1 提取码: mwh1

一、下载源码和测试

ubuntu@ubuntu:~$ pip3 install paddleclas
ubuntu@ubuntu:~$ python3 -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
 
 
ubuntu@ubuntu:~$ paddleclas --model_name=person_attribute --infer_imgs=/home/ubuntu/PaddleClas/deploy/images/Pedestrain_Attr.jpg

[2023/07/20 12:34:28] ppcls INFO: attributes: ['Male', 'Age18-60', 'Front', 'Glasses: True', 'Hat: False', 'HoldObjectsInFront: False', 'No bag', 'Upper: LongSleeve UpperPlaid', 'Lower:  Trousers', 'No boots'], output: [0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1,