PP-ShiTuv2模型在ARM64(RK3588)上部署运行导致linux系统重启

[wenzhu2018]

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1. PaddleDetection-2.7.0 PaddleClas-2.5.2
2. 硬件环境rk3588 Debian11,使用的是CPU，未使用NPU，paddlelite使用过2.10rc、2.12、2.13rc
3. 训练环境信息：
   a. 具体操作系统，Centos7.5
   b. Python版本号，Python3.8
   c. CUDA/cuDNN版本， CUDA12.0
   4、使用的是PaddleClas里的 shitu_android_demo中的cpp代码和lite_shitu，结果一样

问题现象：
PP-ShiTuv2的主体检测模型picodet的inference模型通过paddlelite opt工具转成nb模型放到RK3588 arm64板子上运行，运行时直接导致RK3588 Debian11系统重启；
用官方文档的量化nb模型运行正常，官方的量化是ppshituv2_lite_models_v1.0/mainbody_PPLCNet_x2_5_640_quant_v1.0_lite.nb 和general_PPLCNetV2_base_quant_v1.0_lite.nb，官方的文档里也只讲把export_model导出的inference模型用opt转换，并未涉及到主体检测模型的量化，查看代码也未看见主体检测的量化配置文件
用官方的提供的主体检测和识别的inference模型通过opt命令转换后nb模型，运行时也直接Linux系统直接重启
识别模型用代码里的PPLCNetV1的配置文件进行量化训练，然后export_model导出，然后再经过opt转换貌似搞定，但主体检测模型量化训练没看见相似的量化配置文件，且识别模型里也只有PPLCNetV1的量化配置，没看见PPLCNetV2的配置

有搞过的同学或者朋友指点一下，请版主帮忙指点一下，已经过了2周还没有解决问题，甚至paddlelite 的库我在RK3588 Debian11重新编译过，代码运行到predictor_->Run() 系统重启

[wenzhu2018]

有没有人帮忙指导下？

[zhang-prog]

这种情况确实没遇到过，建议试试调低 shitu_config.json 里的 cpu_num_threads ，例如调成 1 。另外每次换了模型后确认更改了 shitu_config.json 的 det_model_path 等路径吗？

[wenzhu2018]

这种情况确实没遇到过，建议试试调低 shitu_config.json 里的 cpu_num_threads ，例如调成 1 。另外每次换了模型后确认更改了 shitu_config.json 的 det_model_path 等路径吗？

跟这个没有关系，这个要么模型问题，要么转换工具opt对shitu的主体检测模型转换出了问题

[Bobholamovic]

看起来应该和模型有关，建议移步Paddle Lite仓库提问～

[TingquanGao]

The issue has no response for a long time and will be closed. You can reopen or new another issue if are still confused.

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