mirror of
https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
synced 2025-10-07 01:22:59 +08:00
ca0de42d0b
* * 新增scrfd rknpu2代码 * * 新增scrfd python代码 * 修正文档 * 修正文档以及部分错误 * 修改文档 * 修复部分错误 * 修复部分错误 * 修复部分错误 * scrfd更新代码 * scrfd更新代码
73 lines
2.0 KiB
Markdown
73 lines
2.0 KiB
Markdown
# SCRFD C++部署示例
|
||
|
||
本目录下提供`infer.cc`快速完成SCRFD在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](../../../../../../docs/cn/build_and_install/rknpu2.md)实现
|
||
|
||
## 生成基本目录文件
|
||
|
||
该例程由以下几个部分组成
|
||
```text
|
||
.
|
||
├── CMakeLists.txt
|
||
├── build # 编译文件夹
|
||
├── image # 存放图片的文件夹
|
||
├── infer_cpu_npu.cc
|
||
├── infer_cpu_npu.h
|
||
├── main.cc
|
||
├── model # 存放模型文件的文件夹
|
||
└── thirdpartys # 存放sdk的文件夹
|
||
```
|
||
|
||
首先需要先生成目录结构
|
||
```bash
|
||
mkdir build
|
||
mkdir images
|
||
mkdir model
|
||
mkdir thirdpartys
|
||
```
|
||
|
||
## 编译
|
||
|
||
### 编译并拷贝SDK到thirdpartys文件夹
|
||
|
||
请参考[RK2代NPU部署库编译](../../../../../../docs/cn/build_and_install/rknpu2.md)仓库编译SDK，编译完成后，将在build目录下生成
|
||
fastdeploy-0.7.0目录，请移动它至thirdpartys目录下.
|
||
|
||
### 拷贝模型文件，以及配置文件至model文件夹
|
||
在Paddle动态图模型 -> Paddle静态图模型 -> ONNX模型的过程中，将生成ONNX文件以及对应的yaml配置文件，请将配置文件存放到model文件夹内。
|
||
转换为RKNN后的模型文件也需要拷贝至model。
|
||
|
||
### 准备测试图片至image文件夹
|
||
```bash
|
||
wget https://raw.githubusercontent.com/DefTruth/lite.ai.toolkit/main/examples/lite/resources/test_lite_face_detector_3.jpg
|
||
cp test_lite_face_detector_3.jpg ./images
|
||
```
|
||
|
||
### 编译example
|
||
|
||
```bash
|
||
cd build
|
||
cmake ..
|
||
make -j8
|
||
make install
|
||
```
|
||
## 运行例程
|
||
|
||
```bash
|
||
cd ./build/install
|
||
./rknpu_test
|
||
```
|
||
运行完成可视化结果如下图所示
|
||
|
||
<img width="640" src="https://user-images.githubusercontent.com/67993288/184301789-1981d065-208f-4a6b-857c-9a0f9a63e0b1.jpg">
|
||
|
||
- [模型介绍](../../README.md)
|
||
- [Python部署](../python/README.md)
|
||
- [视觉模型预测结果](../../../../../../docs/api/vision_results/README.md)
|