将Python模型转换为onnx模型,再转换为rknn模型。 下面来试下MMDeploy的SDK。 首先我们来尝试HOST交叉编译 下载RKNN API 包 cd ~ git clone https://github.com/rockchip-linux/rknpu2 export RKNPU2_DEVICE_DIR=~/rknpu2/runtime/RK3588 准备gcc 交叉编译工具 c
(1.2)使用交叉编译工具得到设备所需的 SDK 和 bin (2)在Rock5A上 (2.1)把转好的模型和编好的 SDK、bin,传到设备 (2.2)执行推理 在https://bbs.huaweicloud.com/blogs/407764一文中,张小白重零开始进行了模型转换。将Python模型转换为onnx模型,再转换为rknn模型。 下面来试下MMDeploy的SDK。 首先我们来尝试H...
SDK 把模型推理统一抽象为计算流水线,包括前处理、网络推理和后处理。对流水线的描述在 SDK Model 的 meta 信息中。使用 Model Converter 转换模型时,加入 --dump-info 命令,即可自动生成。 不仅是单模型,SDK 同样可把流水线拓展到多模型推理场景。比如在检测任务后,接入识别任务。 组件层 组件层为流水线中的节...
onnxruntime1.8.1.tar.gz tar -zxvf mmdeploy-0.8.0-linux-x86_64-onnxruntime1.8.1.tar.gz cd mmdeploy-0.8.0-linux-x86_64-onnxruntime1.8.1 pip install dist/mmdeploy-0.8.0-py3-none-linux_x86_64.whl pip install sdk/python/mmdeploy_python-0.8.0-cp38-none-linux_x86_64.whl cd .. ...
推理SDK【本博客的内容】 封装了模型的前处理、网络推理和后处理过程。对外提供多语言的模型推理接口(python/c++等)。【注意:本教程为c++】 2.准备工作 对于端到端的模型转换和推理,MMDeploy 依赖 Python 3.6+ 以及 PyTorch 1.8+。 第1步:下载并安装Miniconda ...
在转换完成后,您既可以使用 Model Converter 进行推理,也可以使用 Inference SDK。前者使用 Python 开发,后者主要使用 C/C++ 开发。 使用Model Converter 的推理 API Model Converter 屏蔽了推理后端接口的差异,对其推理 API 进行了统一封装,接口名称为 inference_model。 以上文中 Faster R-CNN 的 TensorRT 模型为例...
MMDeploy的SDK环境搭建及Rock5a验证 MMDeploy支持瑞芯微芯片的Rock5A模型部署，过程涉及两个阶段：X86虚拟机上将PyTorch模型转换为RKNN模型，并使用交叉编译工具获取设备所需的SDK和bin；Rock5A上将模型、SDK与bin传输到位，并执行推理。张小白在文章中，以重零开始的视角，详细介绍了模型转换过程。从Python模型...
准备端到端的模型转换和推理流程，MMDeploy 需要 Python 3.6+ 和 PyTorch 1.8+。首先，下载并安装 Miniconda，安装步骤可直接跳过。接着，创建并激活 conda 环境，然后安装 PyTorch。在 GPU 环境下，务必确认 cudatoolkit_version 与主机的 CUDA Toolkit 版本一致，以避免使用 TensorRT 时可能引发的版本...
python3 tools/check_env.py 验证MMDeploy的SDK是否部署成功: export PYTHONPATH=$(pwd)/build/lib:$PYTHONPATH python3 -c "import mmdeploy_python" 10、实现ResNet18、ResNet50、FasterRCNN、RetinaNet的模型转换和模型推理 安装openmmlab的算法库mmcls ...
本博文主要使用将mmdetection模型转换为onnx模型,并在实现onnx模型python下onnxruntime、mmdelpoy的测试;然后基于mmdelpoy的c++ sdk实现c++部署。以yolox的部署为例,相比于yolox作者发布的版本,基于mmdeploy部署的模型代码更加简洁,流程更加简单,而且模型内置nms无需自己写nms的代码。这里需要注意的mmdeploy概念的下模型...