在OK3588-C开发板上运行rknn_server服务 在开发环境中检测rknn_server是否运行成功 有返回进程id说明运行成功。06:模型转换 在开发环境中进入到rknn_toolkit2工具中的examples目录中选择一个模型。本例选择的是将onnx模型转换为RKNN模型。修改test.py 在rknn.config中添加target_platform='rk3588'在rknn.init_runtime...
RK3588处理器还内置了Rockchip自研的三核NPU,可协同或独立工作,从而灵活分配算力,避免冗余,综合算力可达6TOPS;引入INT4 / INT8 / INT16 / FP16混合运算,MAC利用率提升28%以上同时升级2.0 RKNN TOOLkit2套件,具备强大兼容性。即使客户想在产品中加入更多功能,为画面实时加入更多信息和特效,也都可以轻松满足。 不仅...
引入INT4/INT8/INT16/FP16混合运算,MAC利用率提升28%以上,同时升级2.0 RKNN TOOLkit2套件,具备强大兼容性,满足绝大多数终端设备边缘计算需求。4、8K显示+8K解码器,真8K体验 RK3588支持8K显示输出,采用瑞芯微第四代最新编解码技术,真8K,图像超清晰、细节更丰富。除支持主流的8K@60fpsH.265解码器和8K@3...
在开发环境中进入到rknn_toolkit2工具中的examples目录中选择一个模型。本例选择的是将onnx模型转换为...
使用rknn模型进行物体识别命令如下: 执行结果如下: 将生成的out.jpg拷贝到本地电脑中查看,识别结果如下。 以上就是基于飞凌嵌入式OK3588-C开发板进行的RK3588推理模型转换及测试过程,希望能够对您有所帮助。 收藏人收藏
RK3588处理器还内置了Rockchip自研的三核NPU,可协同或独立工作,从而灵活分配算力,避免冗余,综合算力可达6TOPS;引入INT4 / INT8 / INT16 / FP16混合运算,MAC利用率提升28%以上同时升级2.0 RKNN TOOLkit2套件,具备强大兼容性。即使客户想在产品中加入更多功能,为画面实时加入更多信息和特效,也都可以轻松满足。
RKNN 是 Rockchip NPU 平台(也就是开发板)使用的模型类型,是以.rknn 结尾的模型文件。 RKNN SDK 提供的 demo 程序中默认自带了 RKNN 模型 , 在 RKNN SDK 的examples/rknn_yolov5_demo/model/RK3588/目录下,如下图所示: 如使用自己的模型需要转换成 rknn 模型,转换方法可以参考第 5 章节。
01:下载RKNN-Toolkit2 02:安装依赖 requirements_cp36-1.3.0.txt文件,在rknn-toolkit2/doc目录下: 03:开发环境与OK3588-C开发板连接 开发环境中安装adb 使用USB-typeC线连接到板子的TypeC0接口,PC端识别到虚拟机中。 在开发环境中检查是否连接成功
RK3588处理器还内置了Rockchip自研的三核NPU,可协同或独立工作,从而灵活分配算力,避免冗余,综合算力可达6TOPS;引入INT4 / INT8 / INT16 / FP16混合运算,MAC利用率提升28%以上同时升级2.0 RKNN TOOLkit2套件,具备强大兼容性。即使客户想在产品中加入更多功能,为画面实时加入更多信息和特效,也都可以轻松满足。
● 内置瑞芯微自研三核NPU,算力高达6 TOPS,支持瑞芯微RKNN工具,以及主流TensorFlow、Caffe等框架模型,满足边缘计算算力要求; ● 预装嵌入式Linux/Ubuntu/Android操作系统,提供外围设备驱动库,无需调试复杂的底层驱动,直接进行应用程序开发; 如下为核心板正面图片: ...