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。
ret = rknn.build(do_quantization=True, dataset='./data.txt', rknn_batch_size=1) 1. 2. 3. 4. 5. 5)导出 RKNN 模型 # 将构建好的 RKNN 模型保存到当前路径的 mobilenet_v1.rknn 文件中 ret = rknn.export_rknn(export_path='./mobilenet_v1.rknn') 1. 2. 6)加载 RKNN 模型 # 从当前路...
当使用knn计算某个数据点的预测值时,模型会从训练数据集中选择离该数据点最近的k个数据点,并且把它们的y值取均值,把该均值作为新数据点的预测值: from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor 1. 对于knn分类,使用score方法评估模型,对于回归的问题,返回的是R^2分数,R^2分数也叫做决定系数,是回归模型预测...
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...
主权项:1.一种头盔佩戴检测方法,其特征在于,所述方法包括:嵌入式开发板调用交通监控摄像头获取交通视频帧图片;所述嵌入式开发板调用头盔佩戴检测模型对所述交通视频帧图片进行检测,得到检测数据,所述头盔佩戴检测模型通过原始检测模型转换得到,所述原始检测模型为Darknet模型,所述头盔佩戴检测模型为嵌入式RKNN模型。
C语言一直以来都是编程领域的重要语言,在开发过程中需要经常进行文件操作。然而,在读取包含中文字符的文件时,会遇到一些问题。这篇文章将介绍如何在C语言中正确地读取含有中文字符的文件。 首先,在使用C语言读取文件时,需要注意文件编码方式。一些操作系统默认使用的是ANSI编码,而中文字符通常需要采用UTF-8编码。因此,在...
一. 基本介绍需要的工程文件:rknn_toolkit2-1.3.0和rknpu2(具体下载方法以及介绍后面有介绍)官方教程1:官方教程2:下载完rknn-toolkit SDK后,目录下会有Rockchip_Quick_Start_RKNN_SDK_V1.3.0_CN.pdf非官方教程1:非官方教程2:RKNN模型:… 阅读全文 ...
cp -r /usr/share/rknn/rockx_py ~cd ~/rockx_py python3 rockx_object_detection.py -i ...
复制代码 编译生成8192eu.ko文件,直接insmod即可。但是只有这个ko文件是不够的,因为这个ko驱动还会调用/...
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-...