apps/FastDeploy
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Files
cb4a4e09d83831ada6fbca8ff9db7a397c998ab0
FastDeploy/examples/vision/detection/paddledetection/rknpu2
History
Zheng_Bicheng 795833ad2b [Doc]Fix Doc Error (#547) 
* 修正RKPicodet文档

* 修正yolov5文档模型大小的错误

* 修复picodet example代码错误

* 修正文档错误，以及example模型错误
2022-11-09 18:39:58 +08:00
..
cpp
[Doc]Fix Doc Error (#547)
2022-11-09 18:39:58 +08:00
python
[Add Model]Add RKPicodet (#495)
2022-11-06 17:29:00 +08:00
README.md
[Doc]Fix Doc Error (#547)
2022-11-09 18:39:58 +08:00

README.md

PaddleDetection RKNPU2部署示例

支持模型列表

目前FastDeploy支持如下模型的部署

准备PaddleDetection部署模型以及转换模型

RKNPU部署模型前需要将Paddle模型转换成RKNN模型，具体步骤如下:

  • Paddle动态图模型转换为ONNX模型，请参考PaddleDetection导出模型 ,注意在转换时请设置export.nms=True.
  • ONNX模型转换RKNN模型的过程，请参考转换文档进行转换。

模型转换example

下面以Picodet-npu为例子,教大家如何转换PaddleDetection模型到RKNN模型。

# 下载Paddle静态图模型并解压
wget https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/Inference/picodet_s_416_coco_lcnet.tar
tar xvf picodet_s_416_coco_lcnet.tar

# 静态图转ONNX模型，注意，这里的save_file请和压缩包名对齐
paddle2onnx --model_dir picodet_s_416_coco_lcnet \
            --model_filename model.pdmodel \
            --params_filename model.pdiparams \
            --save_file picodet_s_416_coco_lcnet/picodet_s_416_coco_lcnet.onnx \
            --enable_dev_version True

python -m paddle2onnx.optimize --input_model picodet_s_416_coco_lcnet/picodet_s_416_coco_lcnet.onnx \
                                --output_model picodet_s_416_coco_lcnet/picodet_s_416_coco_lcnet.onnx \
                                --input_shape_dict "{'image':[1,3,416,416]}"
# ONNX模型转RKNN模型
# 转换模型,模型将生成在picodet_s_320_coco_lcnet_non_postprocess目录下
python tools/rknpu2/export.py --config_path tools/rknpu2/config/RK3588/picodet_s_416_coco_lcnet.yaml