RDK X5具有多种计算能力和配置,如CPU、GPU、DDR、Wi-Fi等,还具备丰富的接口和功能,如多标准兼容耳机、双频Wi-Fi、千兆网口等,可灵活选择内存,方便连接机器人底盘和电机,便于调试和开发。其公版模型在目标检测任务中,不同模型(如Yolov8系列、Yolov10系列)具有不同的尺寸、类别数、参数量、BPU延迟、BPU吞吐量和...
RDK X3 v2.0:计算能力5 Tops,CPU:4×Cortex A53 1.5GHz,内存:2/4GB DDR,存储:16/32/64GB eMMC,Wi-Fi:2.4GHz/5GHz。 RDK X5:计算能力10 Tops,CPU:8×Cortex A55 1.5GHz,内存:4/8GB DDR,存储:2.4GHz/5GHz,RTC精准时间同步,Type-C供电,5V/5A。 RDK上的模型部署 人工智能演变史:从传统语言模型到基于T...
相比前代模型,YOLOv8 在保持高检测精度的同时,显著提升了推理速度,适用于智能瞳行设备等对实时性要求较高的应用场景。此外,其优化后的模型结构使其更轻量化,更适合嵌入式设备和移动端部署。同时,YOLOv8 支持端到端训练和部署,降低了开发和应用成本,并具备较强的灵活性和可扩展性,可根据不同应用需求进行优化。b...
同时,YOLOv8 支持端到端训练和部署,降低了开发和应用成本,并具备较强的灵活性和可扩展性,可根据不同应用需求进行优化。 b、YOLOv8 与其他 YOLO 模型对比:相较于 YOLOv5、YOLOv6 和 YOLOv7,YOLOv8 在相近的参数量下提供了更高的吞吐量和检测性能,在目标检测、实例分割和图像分类等任务上均表现更优。Ultralyti...
有许多开发项目可在RDK X5中轻松部署,小编选取了YOLOv8 目标检测与火山引擎大模型网关两个项目进行测评。综合使用后实际感受如下:该平台中的项目完整性很高,按照使用介绍都可以完成部署,在代码仓库也可以对作品进行学习。做到了平台所打造的简单、高效、开发。小编建议可以普及相关的项目原理,让开发者不单单局限于使用...
由于我还没有配地瓜官方的工具链所以我们今天直接来体验一下地瓜官网NodeHub里面的例程叭,首先我们打开NodeHub官网:地瓜机器人-NodeHub,找到Yolov8目标检测一栏,按照官方超哥的介绍X5上的Yolov8能跑到惊人的220FPS!!!(在实验室呆了两年了,从没打过算力这么充足的仗wwwwww),我们按照里面的部署教程开始一步一步配置...
有许多开发项目可在RDK X5中轻松部署,小编选取了YOLOv8 目标检测与火山引擎大模型网关两个项目进行测评。综合使用后实际感受如下:该平台中的项目完整性很高,按照使用介绍都可以完成部署,在代码仓库也可以对作品进行学习。做到了平台所打造的简单、高效、开发。小编建议可以普及相关的项目原理,让开发者不单单局限于使用...
RDK X3 & RDK X3 Module目标检测 Detection (COCO)模型(公版)尺寸(像素)类别数参数量BPU吞吐量后处理时间 YOLOv5s_v2.0 640×640 80 7.5 M 38.2 FPS 3 ms YOLOv5x_v2.0 640×640 80 89.0 M 3.9 FPS 3 ms YOLOv5n_v7.0 640×640 80 1.9 M 37.2 FPS 3 ms YOLOv5s_v7.0 640×640 80 7.2 M...
4全高速通信公版模型尺寸类别数参数量BPU延迟BPU吞吐量后处理时间Yolov8n640x640803.2M5.6ms263.6FPS5msYolov8s640x6408011.2M12.4ms194.9FPS5msYolov8m640x6408025.9M29.9ms35.7FPS5msYolov8x640x6408068.2M90ms11.2FPS5msYolov10n640x640806.7G9.3ms132.7
Yolov8m 640x640 80 25.9 M 29.9 ms 35.7 FPS 5 ms Yolov10m 640x640 80 59.1 G 30.8 ms 34.5 FPS 4.5 ms RDK X5 02 RDK上的模型部署 人工智能演变史 自然语言处理 大语言模型(LLM) 传统语言模型的劣势在于:局限于某一领域的知识 、泛化能力差难以迁移、上下问理解有限基于transformer的大语言模型:基于...