通过RKNN和Rock-X SDK的预先布局，瑞芯微已构建了一个成熟的AI开发生态系统，其中包含大量算法实例，可轻松实现诸如人脸对比报警、智能人车检索、越界预警以及火警可视化预警等功能。此外，其自带的0.8TOPS NPU能满足大多数算法需求，同时通过拓展口添加的加速卡可实现0.8~30TOPS的灵活部署，为边缘计算提供了强大的算...
NPU• 集成 RKNN NPU AI 加速器，0.8Tops@INT8 性能 • 支持 Caffe/TensorFlow/TFLite/ONNX/Py...
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...
想要在 RK3566 平台运行，需要先进行模型转换。可以使用 RKNN-Toolkit2 工具将模型转换成 RKNN 格式。
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 ...
一、RKNN 三件套介绍 1、rknn-toolkit -> 模型转换推理的 python 环境开工具 2、DRV -> npu 和上位机通信的服务 3、API -> 调用 npu 硬件支援的 api 接口 二、更新 DRV Firefly 已经把关于 npu 相关的服务程序打包成 deb 包并且推上了 apt 服务器,使用 apt 就可轻松完成更新。
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。
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
这其中的坑也比较多,好在在官方issues里大都可以找到解决方法,最后我也是成功的导出了onnx模型,但是在转rknn的时候,rk3566只支持opset=12,而yolov6导出onnx最低要求opset=13,用opset=13导出的onnx根本无法转到rknn格式,最后就放弃了,选择qa版本训练,官方的说法是用qa版本训练之后导出其它模型再量化时精度损失较小。