PixelMind SDK

01章节

轻量级视觉推理引擎

Overview

PixelMind SDK 是一个为边缘设备和资源受限环境设计的视觉模型推理引擎。支持 PyTorch 和 ONNX 两种推理后端，通过 Docker 容器化部署，可以快速将训练好的视觉模型部署到各类硬件平台上。

SDK 提供统一的 Python API，内置模型格式转换工具（PyTorch → ONNX），支持 YOLO、SAM 等主流视觉模型的推理加速。配合 Flask/FastAPI 可快速搭建推理服务，单帧推理延迟低至 8ms。

PythonPyTorchONNXDockerFlaskOpenCVLinuxGit

02章节

技术选型

Tech Stack

03章节

核心能力

Key Features

🔌

多后端支持

统一 Python API，支持 PyTorch 和 ONNX Runtime 两种推理后端，根据硬件自动选择最优方案。

🐳

Docker 部署

内置 Dockerfile 和 docker-compose 配置，一键构建推理服务镜像，支持 GPU 和 CPU 两种运行模式。

🚀

简洁 API

三行代码即可完成模型加载、推理、结果解析。提供 RESTful API 接口，方便前后端集成。

⚙️

模型转换

内置 PyTorch → ONNX 转换工具，支持 YOLO、SAM 等主流视觉模型的格式转换与验证。

04章节

性能指标

Performance

Image Size: 10MB
+ FPS: 60
+ Platforms: 5
Latency: 8ms

05章节

Python 推理示例

Code Example

inference.py

from pixelmind import Engine
import cv2

# Initialize engine with ONNX backend
engine = Engine(
    model="yolov8n.onnx",
    backend="onnxruntime",
    device="cpu"
)

# Load image and run inference
image = cv2.imread("input.jpg")
results = engine.predict(image, conf=0.5)

for det in results:
    print(f"{det.label}: {det.score:.2%}")