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# Picodet RKNPU2模型转换文档
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以下步骤均在Ubuntu电脑上完成，请参考配置文档完成转换模型环境配置。下面以Picodet-s为例子,教大家如何转换PaddleDetection模型到RKNN模型。
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### 导出ONNX模型
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```bash
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# 下载Paddle静态图模型并解压
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wget https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/Inference/picodet_s_416_coco_lcnet.tar
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tar xvf picodet_s_416_coco_lcnet.tar
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# 静态图转ONNX模型，注意，这里的save_file请和压缩包名对齐
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paddle2onnx --model_dir picodet_s_416_coco_lcnet \
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--model_filename model.pdmodel \
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--params_filename model.pdiparams \
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--save_file picodet_s_416_coco_lcnet/picodet_s_416_coco_lcnet.onnx \
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--enable_dev_version True
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# 固定shape
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python -m paddle2onnx.optimize --input_model picodet_s_416_coco_lcnet/picodet_s_416_coco_lcnet.onnx \
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--output_model picodet_s_416_coco_lcnet/picodet_s_416_coco_lcnet.onnx \
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--input_shape_dict "{'image':[1,3,416,416]}"
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```
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### 编写模型导出配置文件
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以转化RK3568的RKNN模型为例子，我们需要编辑tools/rknpu2/config/picodet_s_416_coco_lcnet_unquantized.yaml，来转换ONNX模型到RKNN模型。
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**修改normalize参数**
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如果你需要在NPU上执行normalize操作，请根据你的模型配置normalize参数，例如:
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```yaml
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mean:
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-
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- 127.5
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- 127.5
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- 127.5
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std:
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-
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- 127.5
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- 127.5
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- 127.5
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```
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**修改outputs参数**
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由于Paddle2ONNX版本的不同，转换模型的输出节点名称也有所不同，请使用[Netron](https://netron.app)对模型进行可视化，并找到以下蓝色方框标记的NonMaxSuppression节点，红色方框的节点名称即为目标名称。
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例如，使用Netron可视化后，得到以下图片:
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找到蓝色方框标记的NonMaxSuppression节点，可以看到红色方框标记的两个节点名称为p2o.Div.79和p2o.Concat.9,因此需要修改outputs参数，修改后如下:
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```yaml
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outputs_nodes: [ 'p2o.Div.79','p2o.Concat.9' ]
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```
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### 转换模型
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```bash
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# ONNX模型转RKNN模型
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# 转换模型,模型将生成在picodet_s_320_coco_lcnet_non_postprocess目录下
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python tools/rknpu2/export.py --config_path tools/rknpu2/config/picodet_s_416_coco_lcnet_unquantized.yaml \
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--target_platform rk3588
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```
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