docker run -t -i --privileged -v /dev/bus/usb:/dev/bus/usb -v /home/developer/rknn-toolkit/model_convert_test:/test rknn-toolkit:1.7.3 /bin/bash 执行成功如下图所示: 4.2.3 模型转换Demo目录介绍 模型转换测试Demo由resnet50_model_convert和quant_dataset组成。resnet50_model_convert存放软件脚...
rknn3D卷积3d卷积核 很多人容易混淆2D卷积和3D卷积的概念,把多通道的2D卷积当成3D卷积,本文展示了一种直观理解2D卷积和3D卷积的方式。2D卷积单通道首先了解什么是卷积核,卷积核(filter)是由一组参数构成的张量,卷积核相当于权值,图像相当于输入量,卷积的操作就是根据卷积核对这些输入量进行加权求和。我们通常用卷积...
exp(x)) if __name__ == '__main__': MODEL = './resnet18_pytorch.onnx' # 创建RKNN # 如果测试遇到问题,请开启verbose=True,查看调试信息。 # rknn = RKNN(verbose=True) rknn = RKNN() # 配置模型,预处理 print('--> Config model') rknn.config(mean_values=[125.307, 122.961, 113.8575...
rknn置信度 置信区间的概念是由原籍波兰的美国统计学家耶日·奈曼提出的。简单理解,比如从北京到张家界旅游5天,你恐怕不能准确说出要花多少钱,但你可以给出一个范围,比如10000—13000,你会觉得比较可信。如果给的范围太大,比如10000—30000,虽然可信度更高一些,但这么大的范围参考意义不大;如果给的范围很小,如10...
onnx模型是我需要的,打算部署到rk3568,需要把onnx模型转成rknn模型,后续测试 2、转成pt模型 pth_to_pt.py import torch import torch.nnas nn import torchvision MODEL_SAVE_FILE ='best-82.000000.model.pth'device = torch.device('cuda:0'iftorch.cuda.is_available()else'cpu') ...
rknn输入维度 1 KNN算法介绍 KNN算法又叫做K近邻算法,是众多机器学习算法里面最基础入门的算法。KNN算法是最简单的分类算法之一,同时,它也是最常用的分类算法之一。KNN算法是有监督学习中的分类算法,它看起来和Kmeans相似(Kmeans是无监督学习算法),但却是有本质区别的。KNN算法基于实例之间的相似性进行分类或回归预测...
rknn3D卷积3d卷积核 很多人容易混淆2D卷积和3D卷积的概念,把多通道的2D卷积当成3D卷积,本文展示了一种直观理解2D卷积和3D卷积的方式。2D卷积单通道首先了解什么是卷积核,卷积核(filter)是由一组参数构成的张量,卷积核相当于权值,图像相当于输入量,卷积的操作就是根据卷积核对这些输入量进行加权求和。我们通常用卷积...
rk提供了rknn的native api,我们只要在上位机上遵循其api调用规则进行业务代码书写就可以啦,代码的头文件和核心推理代码块我就直接贴上来啦。 推理头文件 核心推理代码 最后 交叉编译后push到板子上进行了性能评估,resnet50的网络,输入为224x224,100次推理的平均耗时为25ms左右,基本跟rk提供的profile的性能文档可以对...
exp(x)) if __name__ == '__main__': MODEL = './resnet18_pytorch.onnx' # 创建RKNN # 如果测试遇到问题,请开启verbose=True,查看调试信息。 # rknn = RKNN(verbose=True) rknn = RKNN() # 配置模型,预处理 print('--> Config model') rknn.config(mean_values=[125.307, 122.961, 113.8575...
onnx模型需要转换为rknn模型才能在EASY-EAI-Nano运行,所以需要先搭建rknn-toolkit模型转换工具的环境。当然tensorflow、tensroflow lite、caffe、darknet等也是通过类似的方法进行模型转换,只是本教程onnx为例。 4.1.1 概述 模型转换环境搭建流程如下所示: 4.1.2 下载模型转换工具 为了保证模型转换工具顺利运行,请下载网...