4.C++进阶语法(OOP、智能指针、STL) 5.CMake基础语法 6.OpenCV基础
视频行为分析系统v3.44,新增rk3588/rk3576/rknpu推理加速/rga加速,详细介绍编译和部署全过程视频行为分析系统v3.x安装包下载链接:https://gitee.com/Vanishi/BXC_VideoAnalyzer_v3训练和转换rknn模型开源项目:https://gitee.com/Vanishi/BXC_AutoML, 视频播放量 3459、
YOLOv8目标检测模型 YOLOv8图像分割模型(拼课 wwit1024) YOLOv8姿态估计模型 RKNN、量化、RTSP读推流、多线程、MPP编解码、C++、Cmake、Opencv、Docker...
1️⃣ onnx、pytorch、paddle模型到rknn轻松转换。 2️⃣ python仿真,c、c++部署,性能更上一层楼。 3️⃣ 后处理加速,针对设备特性优化模型结构。 4️⃣ 多线程并行加速,充分利用npu性能。 5️⃣ 模型量化技术,提升模型精度和性能。 6️⃣ 定制化接口开发,满足你的各种需求。 7️⃣ 问...
# 下载FastDeploy git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git # 创建编译目录 cd FastDeploy mkdir build && cd build # 编译代码 cmake .. -DENABLE_ORT_BACKEND=ON \ -DENABLE_RKNPU2_BACKEND=ON \ -DENABLE_VISION=ON \ -DRKNN2_TARGET_SOC=RK3588 \ -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=${...
伊始由于RK3588性能过剩(8+64配置),打算用安卓看电视+剩余服务器工作。双系统方案思路:安卓上搭建Linux环境,部署Dokcer和C
课程介绍:C++ RKNN部署(支持RK3566、3568、3588、RK3562):YOLOv5检测(高达190FPS)、YOLOv8检测(高达130FPS)、YOLOv8人体关键点姿态估计(高达1
车牌识别部署瑞芯微RK3588 因为国内关于rockchip方面的文档不是很多,所以在此记录一下车牌识别模型转化以及部署的过程: 数据集: cpdd,github上寻找到数据集 链接:https://pan.baidu.com/s/1SeqcoBBDqOYVBvpOTZy7tQ提取码: 46wk 模型: yolov5,crnn(lprnet_rknn模型量化失败)...
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接口丰富:提供USB C和Ethernet等多种接口,便于与其他设备或系统进行连接和数据传输,增强机器人的灵活性和扩展性。 算力可搭配:支持从RV1126到RK3588等多种处理器平台,根据机器人应用的具体需求选择合适的算力配置,实现性能与成本的平衡。 控制板上的语音算法如何赋能智能机器人应用场景? 降噪与拾音优化:在嘈杂环境中...