apps/FastDeploy
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Files
104d965b387df83e7d54a086efe5f12c62f2a926
FastDeploy/examples/vision/detection/paddledetection/rv1126/cpp
History
yeliang2258 104d965b38 [Backend] Add YOLOv5、PPYOLOE and PP-Liteseg for RV1126 (#647) 
* add yolov5 and ppyoloe for rk1126

* update code, rename rk1126 to rv1126

* add PP-Liteseg

* update lite lib

* updade doc for PPYOLOE

* update doc

* fix docs

* fix doc and examples

* update code

* uodate doc

* update doc

Co-authored-by: Jason <jiangjiajun@baidu.com>
2022-12-05 16:48:00 +08:00
..
CMakeLists.txt
[Backend] Add YOLOv5、PPYOLOE and PP-Liteseg for RV1126 (#647)
2022-12-05 16:48:00 +08:00
infer_ppyoloe.cc
[Backend] Add YOLOv5、PPYOLOE and PP-Liteseg for RV1126 (#647)
2022-12-05 16:48:00 +08:00
README.md
[Backend] Add YOLOv5、PPYOLOE and PP-Liteseg for RV1126 (#647)
2022-12-05 16:48:00 +08:00
run_with_adb.sh
[Backend] Add YOLOv5、PPYOLOE and PP-Liteseg for RV1126 (#647)
2022-12-05 16:48:00 +08:00

README.md

PP-YOLOE 量化模型 C++ 部署示例

本目录下提供的 infer.cc，可以帮助用户快速完成 PP-YOLOE 量化模型在 RV1126 上的部署推理加速。

部署准备

FastDeploy 交叉编译环境准备

模型准备

    1. 用户可以直接使用由 FastDeploy 提供的量化模型进行部署。
    1. 用户可以先使用 PaddleDetection 自行导出 Float32 模型，注意导出模型模型时设置参数：use_shared_conv=False，更多细节请参考：PP-YOLOE
    1. 用户可以使用 FastDeploy 提供的一键模型自动化压缩工具，自行进行模型量化, 并使用产出的量化模型进行部署。（注意: 推理量化后的检测模型仍然需要FP32模型文件夹下的 infer_cfg.yml 文件，自行量化的模型文件夹内不包含此 yaml 文件，用户从 FP32 模型文件夹下复制此yaml文件到量化后的模型文件夹内即可。）
  • 更多量化相关相关信息可查阅模型量化

在 RV1126 上部署量化后的 PP-YOLOE 检测模型

请按照以下步骤完成在 RV1126 上部署 PP-YOLOE 量化模型：

  1. 交叉编译编译 FastDeploy 库，具体请参考：交叉编译 FastDeploy

  2. 将编译后的库拷贝到当前目录，可使用如下命令：

cp -r FastDeploy/build/fastdeploy-tmivx/ FastDeploy/examples/vision/detection/yolov5/rv1126/cpp
  1. 在当前路径下载部署所需的模型和示例图片：
mkdir models && mkdir images
wget https://bj.bcebos.com/fastdeploy/models/ppyoloe_noshare_qat.tar.gz
tar -xvf ppyoloe_noshare_qat.tar.gz
cp -r ppyoloe_noshare_qat models
wget https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection/raw/release/2.4/demo/000000014439.jpg
cp -r 000000014439.jpg images
  1. 编译部署示例，可使入如下命令：
mkdir build && cd build
cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=${PWD}/../fastdeploy-tmivx/timvx.cmake -DFASTDEPLOY_INSTALL_DIR=${PWD}/../fastdeploy-tmivx ..
make -j8
make install
# 成功编译之后，会生成 install 文件夹，里面有一个运行 demo 和部署所需的库
  1. 基于 adb 工具部署 PP-YOLOE 检测模型到 Rockchip RV1126，可使用如下命令：
# 进入 install 目录
cd FastDeploy/examples/vision/detection/paddledetection/rv1126/cpp/build/install/
# 如下命令表示：bash run_with_adb.sh 需要运行的demo 模型路径 图片路径 设备的DEVICE_ID
bash run_with_adb.sh infer_demo ppyoloe_noshare_qat 000000014439.jpg $DEVICE_ID

部署成功后运行结果如下：

需要特别注意的是，在 RV1126 上部署的模型需要是量化后的模型，模型的量化请参考：模型量化