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 cd ~ git clone https://github.com/Caesar-...
6.1 使用 SDK Python 接口 样例代码 test.py: # 调用 MMDeploy SDK python API,输入上述模型转换产生的sdk model路径,图像,得到检测结果importmmdeploy_pythonimportsysimportcv2# 第一个参数是模型转换命令中 --work-dir选项的值detector=mmdeploy_python.Detector('/tmp/retinanet','cuda',0)# 需要读取自己路径...
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...
pipinstall-v -e. 编译mmdeploy 推理SDK #设置 ascend-toolkit环境变量source/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.shmkdir-p build&&cdbuild cmake..-DMMDEPLOY_BUILD_SDK=ON -DMMDEPLOY_BUILD_SDK_PYTHON_API=ON -DMMDEPLOY_TARGET_BACKENDS=aclmake-j$(nproc)&&makeinstallcd.. 验证 #检查mmdeploy...
在转换完成后,您既可以使用 Model Converter 进行推理,也可以使用 Inference SDK。前者使用 Python 开发,后者主要使用 C/C++ 开发。 使用Model Converter 的推理 API Model Converter 屏蔽了推理后端接口的差异,对其推理 API 进行了统一封装,接口名称为 inference_model。 以上文中 Faster R-CNN 的 TensorRT 模型为例...
MMDeploy是一个开源的模型部署工具,它支持将多种深度学习模型(如PyTorch、TensorFlow等)转换为适用于不同推理引擎(如TensorRT、ONNX Runtime等)的格式,并提供C++/Python等语言的SDK,以便在不同平台上进行高效的模型推理。 2. 学习mmdeploy的C++ API及其使用方法 MMDeploy的C++ API主要包括模型加载、预处理、推理和后...
12、编译安装MMDeploy的SDK source ~/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh cd ~/mmdeploy mkdir -p build && cd build cmake .. -DMMDEPLOY_BUILD_SDK=ON -DMMDEPLOY_BUILD_SDK_PYTHON_API=ON -DMMDEPLOY_TARGET_BACKENDS=acl make -j$(nproc)
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模型转换为onnx模型，再转换为rknn模型。本文将尝试MMDeploy的SDK。首先，进行HOST交叉编译。下载RKNN API包并准备gcc交叉编译工具，确保LD_LIBRARY_PATH环境变量设置正确，完成opencv预编译包下载与安装。在mmdeploy目录中，通过cmake命令...
Build SDK Python API in standalone manner Build SDK static libraries instead of dynamic ones BC-breaking (Optional) Does the modification introduce changes that break the backward-compatibility of the downstream repositories? If so, please describe how it breaks the compatibility and how the downstrea...
全面支持 OpenMMLab 算法库在多种云、边端设备中部署,并提供高度可扩展的 SDK 开发框架,打通模型部署“最后一公里”。