部署流程分为四步关键操作::
- environmental preparation：确保安装RKNPU2驱动，建议添加4GB交换分区避免内存不足
- model transformation：将Paddle模型转为RKNN格式（需设置
ENABLE_RKNPU2_BACKEND=ONcap (a poem)RKNN2_TARGET_SOC=RK3588) - 部署执行: Enter
demos/vision/detection/paddledetection/rknpu2/python目录，运行python infer.py --model_file picodet_s_416_coco_lcnet_rk3588.rknn --config_file picodet_s_416_coco_lcnet/infer_cfg.yml --image input.jpg - Performance Tuning：通过VisualDL监控耗时，调整batch_size等参数
注意事项：RK3588需使用特定编译选项，动态尺寸输入需在模型转换时配置。
This answer comes from the articleFastDeploy: an open source tool for rapid deployment of AI modelsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 在RK3588芯片上部署目标检测模型的具体流程是什么？
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