README.md

SCRFD C++部署示例

本目录下提供infer.cc快速完成SCRFD在NPU加速部署的示例。

在部署前，需确认以下两个步骤:

1. 软硬件环境满足要求
2. 根据开发环境，下载预编译部署库或者从头编译FastDeploy仓库

以上步骤请参考RK2代NPU部署库编译实现

生成基本目录文件

该例程由以下几个部分组成

.
├── CMakeLists.txt
├── build  # 编译文件夹
├── image  # 存放图片的文件夹
├── infer.cc
├── model  # 存放模型文件的文件夹
└── thirdpartys  # 存放sdk的文件夹

首先需要先生成目录结构

mkdir build
mkdir images
mkdir model
mkdir thirdpartys

编译

编译并拷贝SDK到thirdpartys文件夹

请参考RK2代NPU部署库编译仓库编译SDK，编译完成后，将在build目录下生成 fastdeploy-0.7.0目录，请移动它至thirdpartys目录下.

拷贝模型文件至model文件夹

请参考SCRFD模型转换文档转换SCRFD ONNX模型到RKNN模型,再将RKNN模型移动到model文件夹。

准备测试图片至image文件夹

wget https://raw.githubusercontent.com/DefTruth/lite.ai.toolkit/main/examples/lite/resources/test_lite_face_detector_3.jpg
cp test_lite_face_detector_3.jpg ./images

编译example

cd build
cmake ..
make -j8
make install

运行例程

cd ./build/install
export LD_LIBRARY_PATH=${PWD}/lib:${LD_LIBRARY_PATH}
./rknpu_test

运行完成可视化结果如下图所示

• 模型介绍
• Python部署
• 视觉模型预测结果