PP-ShiTuv2模型在RK3588上部署运行导致linux系统重启

[wenzhu2018]

PP-ShiTuv2的主体检测模型picodet怎么转换到RK3588 arm64板子上运行，导出的inference模型通过opt转换后的nb模型，运行时直接导致系统重启，通过量化训练或者post_quant离线量化得到的量化模型，运行时直接段错误

用官方的量化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，

官方的提供的inference模型用opt命令转换后nb模型，运行时也直接Linux系统直接重启

哪位在arm64上搞过，请指点一下，谢谢，被卡在这里已经将近2周时间了，识别模型通过量化训练再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或者post_quant离线量化得出的模型都会crash，估计是里面的参数不对，但paddledetection文档里没有对主体检测模型讲怎么量化

[wenzhu2018]

mainbody_PPLCNet_x2_5_640_quant_v1.0_lite.nb 主体检测模型能不能出一个量化文档啊，没文档对于我们来说就是一个瞎子

[wenzhu2018]

mainbody_PPLCNet_x2_5_640_quant_v1.0_lite.nb 主体检测模型能不能出一个量化文档啊，没文档对于我们来说就是一个瞎子

[wenzhu2018]

使用的环境：PaddleDetection-2.7.0 PaddleClas-2.5.2

[wenzhu2018]

硬件环境rk3588 Debian11,使用的是CPU，未使用NPU

[wenzhu2018]

PP-ShiTuv2是只能用PaddleDetection-2.3.0版本吗

[wenzhu2018]

但PaddleDetection-2.3.0使用了paddle.fluid，得对paddlepaddle-gpu进行降级，目前使用的2.6.1带cudnn版本，并且我的cuda是12.0，而2.4版本没有支持cuda12.0,最高11.7，且没有支持cudnn，这样的环境不是要弄死人

[wenzhu2018]

能不能给一个mainbody_PPLCNet主体检测的量化配置文件啊，直接使用
GeneralRecognition_PPLCNet_x2_5_quantization会有问题

[ddchenhao66]

量化问题请到对应repo提issue吧～确认模型没问题后，在Paddle Lite执行如果仍然出现报错，可以上传你的模型，并提供详细的报错信息，我们这边定位下是不是Lite的问题。