mirror of
https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
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PaddleSeg RKNPU2 Python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。
1. 部署环境准备
在部署前，需确认以下步骤
-
- 软硬件环境满足要求，RKNPU2环境部署等参考FastDeploy环境要求
2. 部署模型准备
模型转换代码请参考模型转换文档
3. 运行部署示例
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/semantic_segmentation/rockchip/rknpu2/python
# 如果您希望从PaddleSeg下载示例代码，请运行
# git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg.git
# # 注意：如果当前分支找不到下面的fastdeploy测试代码，请切换到develop分支
# # git checkout develop
# cd PaddleSeg/deploy/fastdeploy/semantic_segmentation/rockchip/rknpu2/python
# 下载图片
wget https://paddleseg.bj.bcebos.com/dygraph/pp_humanseg_v2/images.zip
unzip images.zip
# 运行部署示例
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
4. 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。