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https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
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* 11-02/14:35 * 新增输入数据format错误判断 * 优化推理过程，减少内存分配次数 * 支持多输入rknn模型 * rknn模型输出shape为三维时，输出将被强制对齐为4纬。现在将直接抹除rknn补充的shape，方便部分对输出shape进行判断的模型进行正确的后处理。 * 11-03/17:25 * 支持导出多输入RKNN模型 * 更新各种文档 * ppseg改用Fastdeploy中的模型进行转换 * 11-03/17:25 * 新增开源头 * 11-03/21:48 * 删除无用debug代码，补充注释 * 11-04/01:00 * 新增rkpicodet代码 * 11-04/13:13 * 提交编译缺少的文件 * 11-04/14:03 * 更新安装文档 * 11-04/14:21 * 更新picodet_s配置文件 * 11-04/14:21 * 更新picodet自适应输出结果 * 11-04/14:21 * 更新文档 * * 更新配置文件 * * 修正配置文件 * * 添加缺失的python文件 * * 修正文档 * * 修正代码格式问题0 * * 按照要求修改 * * 按照要求修改 * * 按照要求修改 * * 按照要求修改 * * 按照要求修改 * test
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# PaddleDetection Python部署示例
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在部署前，需确认以下两个步骤
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- 1. 软硬件环境满足要求，参考[FastDeploy环境要求](../../../../../../docs/cn/build_and_install/rknpu2.md)
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本目录下提供`infer.py`快速完成Picodet在RKNPU上部署的示例。执行如下脚本即可完成
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```bash
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# 下载部署示例代码
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git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
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cd FastDeploy/examples/vision/detection/paddledetection/rknpu2/python
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# 下载图片
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wget https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection/raw/release/2.4/demo/000000014439.jpg
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# copy model
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cp -r ./picodet_s_416_coco_npu /path/to/FastDeploy/examples/vision/detection/rknpu2detection/paddledetection/python
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# 推理
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python3 infer.py --model_file ./picodet_s_416_coco_npu/picodet_s_416_coco_npu_3588.rknn \
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--config_file ./picodet_s_416_coco_npu/infer_cfg.yml \
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--image 000000014439.jpg
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```
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## 注意事项
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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，
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需要先调用DisableNormalizePermute(C++)或`disable_normalize_permute(Python)，在预处理阶段禁用归一化以及数据格式的转换。
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## 其它文档
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- [PaddleDetection 模型介绍](..)
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- [PaddleDetection C++部署](../cpp)
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- [模型预测结果说明](../../../../../../docs/api/vision_results/)
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- [转换PaddleDetection RKNN模型文档](../README.md)
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