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https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
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Zheng_Bicheng
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
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# SCRFD 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SCRFD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/facedet/scrfd/rknpu2/python
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# 下载图片
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wget https://raw.githubusercontent.com/DefTruth/lite.ai.toolkit/main/examples/lite/resources/test_lite_face_detector_3.jpg
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# 推理
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python3 infer.py --model_file ./scrfd_500m_bnkps_shape640x640_rk3588.rknn \
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--image test_lite_face_detector_3.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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- [SCRFD 模型介绍](../README.md)
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- [SCRFD C++部署](../cpp/README.md)
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- [模型预测结果说明](../../../../../../docs/api/vision_results/README.md)
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- [转换SCRFD RKNN模型文档](../README.md)
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