用RK3576核心板做人形机器人（四）：RK3576核心板人脸检测开发之模型转换与部署

使用 Rockchip NPU 工具链

RK3576 平台通常提供了以下官方工具支持：

1. RKNN-Toolkit / RKNN-Toolkit2
   • 将训练好的模型（PyTorch / TensorFlow / ONNX 等）转换为 RKNN 格式。
   • 进行模型量化、评估及推理测试。
   • 输出适配 NPU 的可执行模型文件。
2. RKNPU SDK
   • 提供 NPU 的推理接口以及示例工程。
   • 支持 C++ / Python 调用，帮助开发者快速集成人脸检测功能。

模型转换流程示例

1. 准备原始模型文件（.pb / .onnx / .tflite 等）。
2. 使用 RKNN-Toolkit 转换
   • (a) 加载模型：rknn.load_tensorflow(...) 或 rknn.load_onnx(...) 等命令
   • (b) 进行预处理配置：输入大小、均值、标准差、图像格式 (RGB / BGR) 等
   • (c) 量化：使用离线量化工具提供的校准数据集，将 FP32 模型量化为 INT8
   • (d) 保存转换后模型：rknn.save_rknn('face_detection.rknn')
3. 在开发板上测试 RKNN 模型
   • 借助官方示例或自定义程序进行推理测试，确认准确率和实时性是否符合预期。