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记录如何在RK3588板子上跑通paddle的OCR模型

news 2024/10/24 19:08:07

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一、Ubuntu20.04系统中完成环境搭建(板子也是20.04）

安装模型转换环境

conda create -n rknn2 python==3.9
conda activate rknn2

安装Ubuntu依赖包

sudo apt-get install libxslt1-dev zlib1g zlib1g-dev libglib2.0-0 libsm6 libgl1-mesa-glx libprotobuf-dev gcc g++

安装RKNNtoolkit2

RKNNtoolkit2的作用是将onnx模型转为rknn模型

pip install numpy==1.19.4 --only-binary=:all: -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

git clone https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2

安装 python3.9版本对应的 RKNN-Toolkit2

cd rknn-toolkit2/rknn-toolkit2/packages/

pip install -r requirements_cp39-1.6.0.txt -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple

pip install rknn_toolkit2-1.6.0+81f21f4d-cp39-cp39-linux_x86_64.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

PC 端安装 Paddle2ONNX

安装paddle2onnx

这一步为下面模型转换做打算：
paddle2onnx的作用：
paddle模型------>onnx模型
RKNNtoolkit2的作用：
onnx模型------>rknn模型

安装paddle2onnx的过程极为简单，在终端输入：

pip install paddle2onnx -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

至此，ubuntu上面的环境已经搭建完毕。

2、在板子上完成环境搭建

FastDeploy库的编译（在rk3588板子上进行）
rk3588性能强劲，可以直接在板子上借助图形界面编译FastDeploy库

使用git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git指令拉取代码

sudo apt-get update
sudo apt-get install cmake

拉去代码在本地后执行如下操作：拉去代码在本地后执行如下操作：

cd FastDeploy# 如果您使用的是develop分支输入以下命令   git checkout developmkdir build && cd build

cmake ..  -DENABLE_ORT_BACKEND=OFF \-DENABLE_RKNPU2_BACKEND=ON \-DENABLE_VISION=ON \-DRKNN2_TARGET_SOC=RK3588 \-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=${PWD}/fastdeploy-0.0.0

# build if soc is RK3588

make -j8

# build if soc is RK356X

make -j4

make install

执行完毕后FastDeploy库就编译完成了。请留意现在的地址，后面编译ocr程序时会用上

OCR程序的编译
官方教程

按照官方教程安装三个模型：
此处装模型操作均在Ubuntu系统上，注意不是在板子上！！！

#新建一个文件夹
mkdir ppocr
cd ppocr
# 下载PP-OCRv3文字检测模型
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_infer.tar
tar -xvf ch_PP-OCRv3_det_infer.tar
# 下载文字方向分类器模型
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar
tar -xvf ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar
# 下载PP-OCRv3文字识别模型
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar
tar -xvf ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar

上面操作结束后会得到三个装有paddle模型的文件夹，随即进入paddle----onnx模型步骤

paddle2onnx --model_dir ch_PP-OCRv3_det_infer \--model_filename inference.pdmodel \--params_filename inference.pdiparams \--save_file ch_PP-OCRv3_det_infer/ch_PP-OCRv3_det_infer.onnx \--enable_dev_version True
paddle2onnx --model_dir ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer \--model_filename inference.pdmodel \--params_filename inference.pdiparams \--save_file ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.onnx \--enable_dev_version True
paddle2onnx --model_dir ch_PP-OCRv3_rec_infer \--model_filename inference.pdmodel \--params_filename inference.pdiparams \--save_file ch_PP-OCRv3_rec_infer/ch_PP-OCRv3_rec_infer.onnx \--enable_dev_version True

然后固定onnx模型的形状：
这里需要注意的是，根据ubuntu系统上python版本的不同，python指令可能会替换为python3

# 固定模型的输入shape
python -m paddle2onnx.optimize --input_model ch_PP-OCRv3_det_infer/ch_PP-OCRv3_det_infer.onnx \--output_model ch_PP-OCRv3_det_infer/ch_PP-OCRv3_det_infer.onnx \--input_shape_dict "{'x':[1,3,960,960]}"python -m paddle2onnx.optimize --input_model ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.onnx \--output_model ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.onnx \--input_shape_dict "{'x':[1,3,48,192]}"python -m paddle2onnx.optimize --input_model ch_PP-OCRv3_rec_infer/ch_PP-OCRv3_rec_infer.onnx \--output_model ch_PP-OCRv3_rec_infer/ch_PP-OCRv3_rec_infer.onnx \--input_shape_dict "{'x':[1,3,48,320]}"

python3指令：

python3 -m paddle2onnx.optimize --input_model ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.onnx \--output_model ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.onnx \--input_shape_dict "{'x':[1,3,48,192]}"python3 -m paddle2onnx.optimize --input_model ch_PP-OCRv3_rec_infer/ch_PP-OCRv3_rec_infer.onnx \--output_model ch_PP-OCRv3_rec_infer/ch_PP-OCRv3_rec_infer.onnx \--input_shape_dict "{'x':[1,3,48,320]}"python3 -m paddle2onnx.optimize --input_model ch_PP-OCRv3_det_infer/ch_PP-OCRv3_det_infer.onnx \--output_model ch_PP-OCRv3_det_infer/ch_PP-OCRv3_det_infer.onnx \--input_shape_dict "{'x':[1,3,960,960]}"

至此执行完毕后，paddle模型转到onnx模型完毕，接下来是onnx模型转到rknn模型。

将这个rknpu2_tools文件夹的内容搬到ppocr文件夹下

随后输入以下三条指令：

python3 rknpu2_tools/export.py --config_path rknpu2_tools/config/ppocrv3_det.yaml --target_platform rk3588

python3 rknpu2_tools/export.py --config_path rknpu2_tools/config/ppocrv3_rec.yaml --target_platform rk3588

python3 rknpu2_tools/export.py --config_path rknpu2_tools/config/ppocrv3_cls.yaml --target_platform rk3588

当三条指令结束运行时，终端内容应该都是：

D RKNN: [03:17:31.652] ----------------------------------------
D RKNN: [03:17:31.652] <<<<<<<< end: N4rknn21RKNNMemStatisticsPassE
I rknn buiding done.
W init_runtime: Target is None, use simulator!
Export OK!

参考：记录如何在RK3588板子上跑通paddle的OCR模型。重点是对齐rknntoolkit版本和板子上的librknnrt.so库_paddleocr rk3588-CSDN博客

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http://www.mrgr.cn/news/57777.html