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https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
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[Backend And DOC] 改进ppseg文档 + 为RKNPU2后端新增对多输入模型的支持 (#491)
* 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
This commit is contained in:
@@ -41,13 +41,7 @@ fastdeploy-0.0.3目录,请移动它至thirdpartys目录下.
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### 拷贝模型文件,以及配置文件至model文件夹
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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。
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转换为RKNN后的模型文件也需要拷贝至model,这里提供了转换好的文件,输入以下命令下载使用(模型文件为RK3588,RK3568需要重新[转换PPSeg RKNN模型](../README.md))。
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```bash
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cd model
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wget https://bj.bcebos.com/fastdeploy/models/rknn2/human_pp_humansegv2_lite_192x192_pretrained_3588.tgz
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tar xvf human_pp_humansegv2_lite_192x192_pretrained_3588.tgz
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cp -r ./human_pp_humansegv2_lite_192x192_pretrained_3588 ./model
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```
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转换为RKNN后的模型文件也需要拷贝至model,输入以下命令下载使用(模型文件为RK3588,RK3568需要重新[转换PPSeg RKNN模型](../README.md))。
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### 准备测试图片至image文件夹
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```bash
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@@ -81,4 +75,4 @@ RKNPU上对模型的输入要求是使用NHWC格式,且图片归一化操作
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- [模型介绍](../../)
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- [Python部署](../python)
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- [转换PPSeg RKNN模型文档](../README.md)
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- [转换PPSeg RKNN模型文档](../README.md)
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