经典YOLOv5目标检测模型 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...
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
RK3588包括A76 CPU、Mali GPU、NPU,我们接下来尝试利用TVM在RK3588的A76 CPU和Mali GPU上部署AI模型。 在RK3588安装TVM(不开启OpenCL) 采用源码安装方式我们的目标是在RK3588环境下通过源码编译出libtvm.so和libtvm_runtime.so。 1、首先检查环境依赖 支持C++17的C++编译器,比如GCC 7.1 CMake3.18 或者更高版本。
5 0 7 1 1 N C CN 117058527 A 权利要求书 1/1页 1.一种基于RK3588平台的目标检测与图像融合算法部署方法,其特征在于,步骤如下: 步骤1,自制数据集并分成训练集和验证集; 步骤2,使用训练集对yolov5‑seg神经网络进行训练; 步骤3,将模型文件从pt转换为onnx格式,再转换为rknn格式; 步骤4,为RK3588开发...
同时,RK3588的低功耗设计也意味着在大规模部署时可以降低能耗成本。 另外,RK3588集成的NPU可以用于深度学习和人工智能任务,这在分布式计算中也具有重要意义。通过将RK3588作为分布式计算集群的一部分,可以利用其NPU加速深度学习模型的训练和推理,从而提高整个分布式计算系统在人工智能领域的应用性能。 总的来说,RK3588...
按照[PaddleSeg RKNPU2 C++部署示例] 导出模型、转换模型、使用C++和Python示例代码均无法识别出结果。在X86环境下使用fastdeploy部署结果正常。(https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/tree/release/2.8/deploy/fastdeploy/semantic_segmentation/rockchip/rknpu2/cpp#paddleseg-rknpu2-c%E9%83%A8%E7%BD%B2%E7%...
在得到 RKNN 模型之后,demo 程序使用 C 接口在 RK3588 平台开发应用, 3.1.4 编译 demo 1 在终端命令窗口进入 rknn_yolov5_demo 文件夹,输入以下命令: cd examples/rknn_yolov5_demo/ 2 运行 build-linux_RK3588.sh 脚本编译程序 ./build-linux_RK3588.sh ...
接口丰富--双路千兆以太网、5G/4G模块、HDMI输入、HDMI输出、PCle3.0、PCle2.0SATA3.0、USB3.0、USB2.0、TypeC等接口一应俱全。 系统支持--我们已经在RK3588上开发了稳定又好用的Android12、Debian11Buildroot、Ubuntu20与22版本等系统。源码全开放。
接口丰富--双路千兆以太网、5G/4G模块、HDMI输入、HDMI输出、PCle3.0、PCle2.0SATA3.0、USB3.0、USB2.0、TypeC等接口一应俱全。 系统支持--我们已经在RK3588上开发了稳定又好用的Android12、Debian11Buildroot、Ubuntu20与22版本等系统。源码全开放。
在AI方面,帮助厂商快速熟悉了RK平台的NPU开发工具RKNN,快速部署已训练好的模型,实现AI应用落地。 疲劳驾驶检测案例 本案例将使用开源项目中的Face Detect与Face Mesh两个模型,实现一个简单的疲劳驾驶检测应用并提醒,最终效果如下所示: 案例所需资源(代码、模型、测试数据等)均可从obs桶下载。