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https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
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Zheng_Bicheng
dc13eb7049
* 对RKNPU2后端进行修改，当模型为非量化模型时，不在NPU执行normalize操作，当模型为量化模型时，在NUP上执行normalize操作 * 更新RKNPU2框架，输出数据的数据类型统一返回fp32类型 * 更新scrfd，拆分disable_normalize和disable_permute * 更新scrfd代码，支持量化 * 更新scrfd python example代码 * 更新模型转换代码，支持量化模型 * 更新文档 * 按照要求修改 * 按照要求修改 * 修正模型转换文档 * 更新一下转换脚本
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# SCRFD RKNPU2部署模型
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本教程提供SCRFD模型在RKNPU2环境下的部署，模型的详细介绍已经ONNX模型的下载请查看[模型介绍文档](../README.md)。
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## ONNX模型转换RKNN模型
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下面以scrfd_500m_bnkps_shape640x640为例子，快速的转换SCRFD ONNX模型为RKNN量化模型。 以下命令在Ubuntu18.04下执行:
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```bash
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wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/rknpu2/scrfd_500m_bnkps_shape640x640.zip
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unzip scrfd_500m_bnkps_shape640x640.zip
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python /Path/To/FastDeploy/tools/rknpu2/export.py \
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--config_path tools/rknpu2/config/scrfd.yaml \
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--target_platform rk3588
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```
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## 详细部署文档
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- [Python部署](python/README.md)
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- [C++部署](cpp/README.md)
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## 版本说明
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- 本版本文档和代码基于[SCRFD CommitID:17cdeab](https://github.com/deepinsight/insightface/tree/17cdeab12a35efcebc2660453a8cbeae96e20950) 编写
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