apps/FastDeploy
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FastDeploy/examples/vision/detection/rkyolo/cpp/README_CN.md
Zheng-Bicheng 41ee93c75e [Doc] Update RKNPU2 Docs (#1608) 
* update rknpu2 docs

* update rknpu2 docs
2023-03-14 17:49:12 +08:00

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RKYOLO C++部署示例

本目录下提供infer_xxxxx.cc快速完成RKYOLO模型在Rockchip板子上上通过二代NPU加速部署的示例。

在部署前，需确认以下两个步骤:

  1. 软硬件环境满足要求
  2. 根据开发环境，下载预编译部署库或者从头编译FastDeploy仓库

以上步骤请参考RK2代NPU部署库编译实现

wget https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection/raw/release/2.4/demo/000000014439.jpg
cd build
cmake .. -DFASTDEPLOY_INSTALL_DIR=${PWD}/fastdeploy-linux-x64-x.x.x
make -j8
./infer_rkyolo /path/to/model 000000014439.jpg

常见问题

如果你使用自己训练的YOLOv5模型，你可能会碰到运行FastDeploy的demo后出现segmentation fault的问题，很大概率是label数目不一致，你可以使用以下方案来解决:

model.GetPostprocessor().SetClassNum(3);