apps/FastDeploy
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Files
960818a86a337b47dcfc1ef828f8081a22eaff1f
FastDeploy/examples/vision/segmentation/paddleseg/rockchip/rknpu2/cpp
History
CoolCola 745d0018fa [DOC]fix death url (#1598) 
fix death url
2023-03-14 10:22:52 +08:00
..
CMakeLists.txt
[Bug Fix] Update pphumanseg rknpu2 example (#1255)
2023-02-15 17:59:36 +08:00
infer.cc
[Bug Fix] Update pphumanseg rknpu2 example (#1255)
2023-02-15 17:59:36 +08:00
README.md
[DOC]fix death url (#1598)
2023-03-14 10:22:52 +08:00

README.md

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PaddleSeg C++部署示例

本目录下用于展示PaddleSeg系列模型在RKNPU2上的部署，以下的部署过程以PPHumanSeg为例子。

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

转换模型

模型转换代码请参考模型转换文档

编译SDK

请参考RK2代NPU部署库编译编译SDK.

编译example

mkdir build && cd build
cmake .. -DFASTDEPLOY_INSTALL_DIR=${PWD}/fastdeploy-linux-x64-x.x.x
make -j8

wget https://paddleseg.bj.bcebos.com/dygraph/pp_humanseg_v2/images.zip
unzip -qo images.zip

./infer_demo model/Portrait_PP_HumanSegV2_Lite_256x144_infer/ images/portrait_heng.jpg

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DisableNormalizeAndPermute(C++)或`disable_normalize_and_permute(Python)，在预处理阶段禁用归一化以及数据格式的转换。