apps/FastDeploy
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188dcedc026e8a6a7e426f8efbe1f503916b8c6f
FastDeploy/examples/vision/segmentation/paddleseg/rknpu2/python
History
Zheng_Bicheng 188dcedc02 [RKNN2] Fix bugs (#851) 
* 修复picodet格式

* * 修正错误文档
* 修复rknpu2 backend后端的部分错误
* 更新pphumanseg example格式

* * 更新pphumanseg example格式

* * 更新picodet example格式

* * 更新scrfd example格式

* * 更新ppseg rknpu2 python example中的错误

* * 修复代码格式问题

* * 修复代码格式问题

* * 修复代码格式问题

* * 修复代码格式问题

* * 修复代码格式问题

* * 修复代码格式问题

Co-authored-by: Jason <jiangjiajun@baidu.com>
2022-12-12 15:37:31 +08:00
..
infer.py
[RKNN2] Fix bugs (#851)
2022-12-12 15:37:31 +08:00
README.md
[Doc] Fix dead links (#517)
2022-11-07 20:49:41 +08:00

README.md

PaddleSeg Python部署示例

在部署前，需确认以下两个步骤

【注意】如你部署的为PP-Matting、PP-HumanMatting以及ModNet请参考Matting模型部署

本目录下提供infer.py快速完成PPHumanseg在RKNPU上部署的示例。执行如下脚本即可完成

# 下载部署示例代码
git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
cd FastDeploy/examples/vision/segmentation/paddleseg/python

# 下载图片
wget https://paddleseg.bj.bcebos.com/dygraph/pp_humanseg_v2/images.zip
unzip images.zip

# 推理
python3 infer.py --model_file ./Portrait_PP_HumanSegV2_Lite_256x144_infer/Portrait_PP_HumanSegV2_Lite_256x144_infer_rk3588.rknn \
                --config_file ./Portrait_PP_HumanSegV2_Lite_256x144_infer/deploy.yaml \
                --image images/portrait_heng.jpg

运行完成可视化结果如下图所示

注意事项

RKNPU上对模型的输入要求是使用NHWC格式，且图片归一化操作会在转RKNN模型时，内嵌到模型中，因此我们在使用FastDeploy部署时， 需要先调用DisableNormalizePermute(C++)或`disable_normalize_permute(Python)，在预处理阶段禁用归一化以及数据格式的转换。

其它文档