1.在完成了 rknn-toolkit 安装后其实同时已经完成了 api 的更新了,如果直接使用 rknn-toolkit 进行开发就可以看到内部调用 api 的版本就是 1.4.0,如: 2.Rockchip rknn api 除了支持 python 接口同时也支持 C/C++ 接口,C/C++无需依赖任何安装包,只需链接上librknn_api.so和rknn_api.h,下载 rknpu 仓库就可...
这是什么原理,哈哈,应该就是这个包依赖其他的包吧。 2.4 安装RKNN-Toolkit2 pip install ./package/rknn_toolkit2-1.4.0_22dcfef4-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl 2.5 检查相应的包是否都安装成功 conda list 到此,RKNN-Toolkit2就成功安装了,接下来就是愉快的调试代码了。 下篇内容预告: 二. RKNN-Toolkit2...
NPU• 集成 RKNN NPU AI 加速器,0.8Tops@INT8 性能 • 支持 Caffe/TensorFlow/TFLite/ONNX/PyTorch/Keras/Darknet 架构模型一键转换 VPU• 4K@60fps H.265/H.264/VP9视频解码• 1080P@100fps H.265 视频编码 • 1080P@60fps H.264 视频编码 ...
RK3566也是RK型号中有一定NPU AI算力的芯片型号之一,相对于RK3588型号的6TOPS算力,RK3566是0.8TOPS算力,800MHz的RKNN加速器支持512x INT8 MAC 和 128x INT16/FP16/BFP16 MAC AI处理等。所以RK3566用于小型的AI智能硬件项目开发是足够使用的,如:人脸识别,货品识别,人流量识别等功能。 此外,RK3566是GPU(G52 ...
产品参数 参数 SOC RockChip RK3566 CPU 四核64位Cortex-A55处理器,22nm先进工艺,主频最高1.8GHz GPU ARM G52 2EE图形处理器,支持OpenGL ES 1.1/2.0/3.2, OpenCL 2.0,Vulkan 1.1,内嵌高性能2D加速硬件 NPU 集成RKNN NPU AI 加速器,1Tops@INT8性能 ...
硬件配置来看，Orange Pi CM4 采用了瑞芯微 RK3566 四核 64 位 Cortex-A55 处理器（22nm 工艺，主频最高 1.8GHz），集成 ARM Mali G522EE 图形处理器，支持 OpenGL ES 1.1/2.0/3.2，OpenCL 2.0，Vulkan 1.1，内嵌 2D 加速硬件。此外，Orange Pi CM4 集成 RKNN NPU AI 加速器，0.8Tops@INT8 ...
此外,Orange Pi CM4集成 RKNN NPU AI 加速器,0.8Tops@INT8 性能,支持 Caffe / TensorFlow/ TFLite/ ONNX/ PyTorch/ Keras/ Darknet 架构模型一键转换。 Orange Pi CM4提供了丰富的接口、不同规格的 eMMC 闪存以及无线模块。同时,除了已配板载天线之外,该板还可选配外置天线,更适合工业级应用。
此外,Orange Pi CM4 集成 RKNN NPU AI 加速器,0.8Tops@INT8 性能,支持 Caffe / TensorFlow/ TFLite/ ONNX/ PyTorch/ Keras/ Darknet 架构模型一键转换。 Orange Pi CM4 提供了丰富的接口、不同规格的 eMMC 闪存以及无线模块。同时,除了已配板载天线之外,该板还可选配外置天线,更适合工业级应用。
此外,Orange Pi CM4 集成 RKNN NPU AI 加速器,0.8Tops@INT8 性能,支持 Caffe / TensorFlow/ TFLite/ ONNX/ PyTorch/ Keras/ Darknet 架构模型一键转换。 Orange Pi CM4 提供了丰富的接口、不同规格的 eMMC 闪存以及无线模块。同时,除了已配板载天线之外,该板还可选配外置天线,更适合工业级应用。
1.项目介绍 该项目主要由鲁班猫ZeroW为核心,OV8588摄像头为图像采集设备,采用QT框架作为软件界面,采用RKNN中的YOLOV5作为图像识别模型。 可以检测多种物体,检测到的物体会在屏幕列表中显示,同时也可以在图像中框出来,选定的物体可以在图像上反应出来。同时还可以设置