[Backend] Add RKNPU2 backend support (#456)

* 10-29/14:05
* 新增cmake
* 新增rknpu2 backend

* 10-29/14:43
* Runtime fd_type新增RKNPU代码

* 10-29/15:02
* 新增ppseg RKNPU2推理代码

* 10-29/15:46
* 新增ppseg RKNPU2 cpp example代码

* 10-29/15:51
* 新增README文档

* 10-29/15:51
* 按照要求修改部分注释以及变量名称

* 10-29/15:51
* 修复重命名之后,cc文件中的部分代码还用旧函数名的bug

* 10-29/22:32
* str(Device::NPU)将输出NPU而不是UNKOWN
* 修改runtime文件中的注释格式
* 新增Building Summary ENABLE_RKNPU2_BACKEND输出
* pybind新增支持rknpu2
* 新增python编译选项
* 新增PPSeg Python代码
* 新增以及更新各种文档

* 10-30/14:11
* 尝试修复编译cuda时产生的错误

* 10-30/19:27
* 修改CpuName和CoreMask层级
* 修改ppseg rknn推理层级
* 图片将移动到网络进行下载

* 10-30/19:39
* 更新文档

* 10-30/19:39
* 更新文档
* 更新ppseg rknpu2 example中的函数命名方式
* 更新ppseg rknpu2 example为一个cc文件
* 修复disable_normalize_and_permute部分的逻辑错误
* 移除rknpu2初始化时的无用参数

* 10-30/19:39
* 尝试重置python代码

* 10-30/10:16
* rknpu2_config.h文件不再包含rknn_api头文件防止出现导入错误的问题

* 10-31/14:31
* 修改pybind,支持最新的rknpu2 backends
* 再次支持ppseg python推理
* 移动cpuname 和 coremask的层级

* 10-31/15:35
* 尝试修复rknpu2导入错误

* 10-31/19:00
* 新增RKNPU2模型导出代码以及其对应的文档
* 更新大量文档错误

* 10-31/19:00
* 现在编译完fastdeploy仓库后无需重新设置RKNN2_TARGET_SOC

* 10-31/19:26
* 修改部分错误文档

* 10-31/19:26
* 修复错误删除的部分
* 修复各种错误文档
* 修复FastDeploy.cmake在设置RKNN2_TARGET_SOC错误时,提示错误的信息
* 修复rknpu2_backend.cc中存在的中文注释

* 10-31/20:45
* 删除无用的注释

* 10-31/20:45
* 按照要求修改Device::NPU为Device::RKNPU,硬件将共用valid_hardware_backends
* 删除无用注释以及debug代码

* 11-01/09:45
* 更新变量命名方式

* 11-01/10:16
* 修改部分文档,修改函数命名方式

Co-authored-by: Jason <jiangjiajun@baidu.com>
This commit is contained in:
Zheng_Bicheng
2022-11-01 11:14:05 +08:00
committed by GitHub
parent bb00e0757e
commit 4ffcfbe726
37 changed files with 1567 additions and 74 deletions

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@@ -0,0 +1,44 @@
import fastdeploy as fd
import cv2
import os
def parse_arguments():
import argparse
import ast
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument(
"--model_file", required=True, help="Path of PaddleSeg model.")
parser.add_argument(
"--config_file", required=True, help="Path of PaddleSeg config.")
parser.add_argument(
"--image", type=str, required=True, help="Path of test image file.")
return parser.parse_args()
def build_option(args):
option = fd.RuntimeOption()
option.use_rknpu2()
return option
args = parse_arguments()
# 配置runtime加载模型
runtime_option = build_option(args)
model_file = args.model_file
params_file = ""
config_file = args.config_file
model = fd.vision.segmentation.PaddleSegModel(
model_file, params_file, config_file, runtime_option=runtime_option,model_format=fd.ModelFormat.RKNN)
model.disable_normalize_and_permute()
# 预测图片分割结果
im = cv2.imread(args.image)
result = model.predict(im.copy())
print(result)
# 可视化结果
vis_im = fd.vision.vis_segmentation(im, result, weight=0.5)
cv2.imwrite("vis_img.png", vis_im)