一般使用tensorflow训练出浮点模型, 再使用转换工具将其转换成K210所支持的Kmodel模型,然后将模型部署到K210开发板上。 一、K210 上的 KPU# K210上的 AI 硬件加速单元取名为KPU,KPU实现了 卷积、批归一化、激活、池化 这 4 种基础操作的硬件加速, 但是它们不能分开单独使用,是一体的加速模块。 所以,
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1、烧录模型文件到板子 使用kflash_gui工具,可以完成这个任务。 打开kflash_gui,使用Type-c数据线连接开发板和电脑,然后将.kmodel文件烧录到板子上。我板子上留给模型的烧录地址是0x300000。 烧录到小于这个值的地址,可能会覆盖掉固件。问题也不大,重新刷固件就好(下载固件,然后用kflash_gui烧录到0x000000地址)。 ...
K210是一款AI芯片，可以用于部署PyTorch模型。您可以参考以下步骤：1. 将PyTorch模型转换为ONNX格式。2. 使用ncnn工具将ONNX格式的模型转换为K210支持的kmodel格式。3. 使用kflash_gui烧写Maixpy固件到0x00000。4. 将kmodel文件拷贝到K210芯片中。5. 使用ModelLoader加载模型并运行。
k210部署模型,识别四种常见生活垃圾, 视频播放量 412、弹幕量 0、点赞数 7、投硬币枚数 2、收藏人数 7、转发人数 1, 视频作者 眠长莫, 作者简介 wy19984011514,相关视频:超高性价比普铁盒饭?30元4个菜!杭州客运段K210/211次餐车 “一碗好饭”服务评测【铁道旅行】#8,
在人工智能领域,模型的训练和部署是两个至关重要的环节。本文将详细介绍如何在云端训练模型,并将其本地部署到K210芯片上,实现高效的AI应用。K210是一款基于RISC-V架构的AI芯片,广泛应用于嵌入式AI领域。其强大的计算能力和低功耗特性使其成为众多AI项目的理想选择。
K210,yolo,face_mask口罩检测模型训练及其在K210,kd233上部署,前段时间考研,再加上工作,时间很紧,一直没有更新博客,这几天在搞k210的目标检测模型,做个记录,共同学习首先附上github地址,本人自己改的,绝对好用,只要有数据,就能跑通https://github.com/LiuXin
BPI-K210 RISC-V架构AI 物联网开发板,采用Kendryte K210 芯片方案设计 BPI-K210是第一款采用RISC-V芯片设计的香蕉Pi板。一个集成的人工智能SOC芯片解决方案,可以容纳神经网络模型,使用一个新的risc-v指令集的领域的人工智能和边缘计算。主要目标市场是物联网和STEAM教育市场 ==主要功能== *64-bit RISC-V ...
PaddlePi-K210是嘉楠为百度边缘侧应用开发的定制版本，也是首款打通百度PaddlePaddle模型设备端部署解决方案的硬件。开发者不需要硬件更改，使用公版模具就可以一直支持用户做到产品小样阶段，对开发者十分友好。 PaddlePi-K210的核心硬件是由嘉楠自主研发的AI芯片勘智K210。K210内置专门处理视觉任务的计算模块KPU，可以实现...
注意要根据自己的设备选择对应的平台,比如 K210 选择 nncase, 普通没有 NPU 加速的单片机选择 TinyMaix,手机或者浏览器跑则选择 tfjs。分辨率使用默认的 224x224 效果最好,因为迁移训练就是基于一个已经训练过的模型微调训练模型,这个模型默认都是 224x224 下训练的,所以理论上效果最好。