配備プロセスは次のように分けられる。4つの重要なステップ::
- 環境準備RKNPU2ドライバがインストールされていることを確認し、メモリ不足にならないように4GBのスワップパーティションを追加することをお勧めします。
- モデル変換パドルモデルをRKNN形式に変換（要設定）
ENABLE_RKNPU2_BACKEND=ON歌で応えるRKNN2_TARGET_SOC=RK3588) - 配備の実施アクセス
demos/vision/detection/paddledetection/rknpu2/pythonディレクトリで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 - パフォーマンス・チューニングVisualDLで時間消費を監視し、バッチサイズやその他のパラメータを調整する。
注：RK3588には特定のコンパイルオプションが必要で、モデル変換時にダイナミック寸法入力を設定する必要があります。
この答えは記事から得たものである。FastDeploy：AIモデルを迅速に展開するためのオープンソースツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " RK3588チップにターゲット検出モデルを展開する正確なプロセスは？
