在rk3588上使用rknn-toolkit2进行rtmpose推理

[y0qy]

What is the feature?

我查找了下，好像并没有发现有关在rknn上部署的文档，请问是否已经有相关的文档但我并没有找到？我想要在rk3588（安卓系统）的npu上使用c++进行rtmpose的推理，这样不会占用cpu的资源。

Any other context?

No response

[Ben-Louis]

MMDeploy提供了RTMPose rknn部署的config https://github.com/open-mmlab/mmdeploy/blob/main/configs/mmpose/pose-detection_simcc_rknn-fp16_static-256x192.py

把部署教程里面onnx/tensorrt config换成对应的rknn config就行了

[y0qy]

MMDeploy提供了RTMPose rknn部署的config https://github.com/open-mmlab/mmdeploy/blob/main/configs/mmpose/pose-detection_simcc_rknn-fp16_static-256x192.py

把部署教程里面onnx/tensorrt config换成对应的rknn config就行了

1. 直接转换就可以了吗。我转换过ncnn，但是是缺少end2end.bin和end2end.param文件的
2. 并且我想要在rk3588板子的Android系统上部署的话，需要其他的方式吧？比如：https://github.com/open-mmlab/mmdeploy/blob/dev-1.x/docs/en/01-how-to-build/android.md

[JokerCai]

MMDeploy提供了RTMPose rknn部署的config https://github.com/open-mmlab/mmdeploy/blob/main/configs/mmpose/pose-detection_simcc_rknn-fp16_static-256x192.py

把部署教程里面onnx/tensorrt config换成对应的rknn config就行了

我按照这个转换成功了，生成了rknn模型，但在rk3588板子上用SDK运行就一直报错：E RKNN: [09:58:29.373] failed to submit!, op id: 134, op name: Expand:Div_278_broadcast1, flags: 0x5, task start: 278, task number: 5, run task counter: 2, int status: 0。 请问这是因为什么呢？

[lsm140]

MMDeploy提供了RTMPose rknn部署的config https://github.com/open-mmlab/mmdeploy/blob/main/configs/mmpose/pose-detection_simcc_rknn-fp16_static-256x192.py 把部署教程里面onnx/tensorrt config换成对应的rknn config就行了

我按照这个转换成功了，生成了rknn模型，但在rk3588板子上用SDK运行就一直报错：E RKNN: [09:58:29.373] failed to submit!, op id: 134, op name: Expand:Div_278_broadcast1, flags: 0x5, task start: 278, task number: 5, run task counter: 2, int status: 0。 请问这是因为什么呢？

请问一下，你rknn模型最终成功部署了吗？

[lsm140]

MMDeploy提供了RTMPose rknn部署的config https://github.com/open-mmlab/mmdeploy/blob/main/configs/mmpose/pose-detection_simcc_rknn-fp16_static-256x192.py

把部署教程里面onnx/tensorrt config换成对应的rknn config就行了

大佬，我有个疑问，我rtmpose python推理效果还可以，但是转到onnx 用onnxruntime测试，得到关键点坐标和图对不上很离谱，有没有正确的处理方式啊 我后面还要转rknn