不管你是在FastDeploy上开发C++还是Python的代码,转换模型都是你首先需要完成的任务。通常情况下,转换模型的工具一般使用rknn-toolkit2,但是这个工具API比较多,用起来较为复杂。为了让大家能够更快速的转换模型,在FastDeploy中,我已经编写了转换模型的代码并且提供了详细的文档。详情请查看FastDeploy RKNPU2模型转换文档。
51CTO博客已为您找到关于rknn部署CRNN的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及rknn部署CRNN问答内容。更多rknn部署CRNN相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
2.上位机OK3399-C进行虚拟网卡配置,配置IP为192.168.180.1,保证上位机和1808中间的网络连接正常 3.计算棒默认IP为192.168.180.8,账号密码皆为toybrick,用户可以SSH登录计算棒,拷贝模型和server服务程序到计算棒 4.计算棒端运行server服务程序,用来接收上位机的连接请求,并调用RKNN进行处理,再返回结果 5.上位机运行clien...
51CTO博客已为您找到关于怎么把训练好的模型转为rknn的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及怎么把训练好的模型转为rknn问答内容。更多怎么把训练好的模型转为rknn相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
RK1808 人工智能计算棒作为主动设备, RK1808 人工智能计算棒内部默认已安装 rknn-toolkit 和 rknn-api ,上位机(也称宿主机)无需安装 rknn-toolkit 和 rknn-api ,模型及算法固化在 RK1808 人工智能计算棒中, OK3399-C 通过 USB 口向计算棒输入数据(例如图片和视频流), RK1808 人工智能计算棒自动完成数据的前...
cp -r /usr/share/rknn/rockx_py ~cd ~/rockx_py python3 rockx_object_detection.py -i ...
Rock-X SDK是基于RK3399Pro和RK1808的一组快捷AI组件库,初始版本包括:人脸检测、人脸识别、人脸属性分析、人脸特征点、人头检测、人体骨骼关键点、手指关键点、人车物检测等功能,开发者仅需要几条API调用即可在嵌入式产品中离线地使用这些功能,而无需关心AI模型的部署细节,极大加速了产品的原型验证和开发部署。Rock-...
44068 FastDeploy简介 FastDeploy是一款全场景、易用灵活、极致高效的AI推理部署工具,提供开箱即用的云边端部署体验,支持超过150+文本、计算机视觉、语音和跨模态模型,并实现端到端的推理性能优化...很多开发者可能会有疑惑,为什么Rockchip提供了RKNPU2和rknn-toolkit2这两个分别面向C++和Python的推理引擎,我们还要使用...
库... 分享4赞 牛新牛科技吧 执剑天涯👻 RK3399 Por NPU的开发指南RKNN Toolkit可从此链接中下载:下载链接 (提取码:17t4)在3399Pro中安装Fedora 28发布的Fedora中已经配置好RKNN开发环境基础依赖安装:sudo dnf install -y cmake gcc gcc-c++ protobuf-devel protobuf-compiler lapack-devel \python3-... ...
44068 FastDeploy简介 FastDeploy是一款全场景、易用灵活、极致高效的AI推理部署工具,提供开箱即用的云边端部署体验,支持超过150+文本、计算机视觉、语音和跨模态模型,并实现端到端的推理性能优化...很多开发者可能会有疑惑,为什么Rockchip提供了RKNPU2和rknn-toolkit2这两个分别面向C++和Python的推理引擎,我们还要使用...