README.md

SCRFD Python部署示例

在部署前，需确认以下两个步骤

• 1. 软硬件环境满足要求，参考FastDeploy环境要求

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

拷贝模型文件

请参考SCRFD模型转换文档转换SCRFD ONNX模型到RKNN模型,再将RKNN模型移动到该目录下。

运行example

拷贝模型文件后，请输入以下命令，运行RKNPU2 Python example

# 下载部署示例代码
git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
cd FastDeploy/examples/vision/facedet/scrfd/rknpu2/python

# 下载图片
wget https://raw.githubusercontent.com/DefTruth/lite.ai.toolkit/main/examples/lite/resources/test_lite_face_detector_3.jpg

# 推理
python3 infer.py --model_file ./scrfd_500m_bnkps_shape640x640_rk3588.rknn \
                 --image test_lite_face_detector_3.jpg

可视化

运行完成可视化结果如下图所示

注意事项

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， 需要先调用DisablePermute(C++)或`disable_permute(Python)，在预处理阶段禁用归一化以及数据格式的转换。

其它文档

• SCRFD 模型介绍
• SCRFD C++部署
• 模型预测结果说明
• 转换SCRFD RKNN模型文档