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rk3588安装rknn_server RK3588是一款低功耗、高性能的处理器,适用于基于arm的PC和Edge计算设备、个人移动互联网设备等数字多媒体应用,RK3588支持8K视频编解码,内置GPU可以完全兼容OpenGLES 1.1、2.0和3.2。RK3588引入了新一代完全基于硬件的最大4800万像素ISP,内置NPU,支持INT4/INT8/INT16/FP16混合运算能力,支持安...
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 如果连接成功会返回板子的设备ID,如下: 04:下载NPU工程 05:将rknn_server和rknn库发送到开发板 ...
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
服务程序称为rknn_server，是在开发板上常驻的服务进程，用于连板推理。在RKNN SDK 中提供了Linux 平台的MobileNet 图像分类、SSD 目标检测、YOLOv5 目标检测示例。这些Demo 能够为客户基于RKNN SDK 开发自己的AI 应用提供参考。在rknpu2/examples 中还有很多其他例子，下面以rknpu2/examples 下的rknn_yolov5_demo ...
RKNN(Rockchip Neural Network)是一种用于嵌入式设备的深度学习推理框架,它提供了一个端到端的解决方案,用于将训练好的深度学习模型转换为在嵌入式设备上运行的可执行文件。使用RKNN框架可以在嵌入式设备上高效地运行深度学习模型,这对于需要在资源受限的设备上进行实时推理的应用场景非常有用。例如,可以将RKNN用于智能...
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' ...
├── rknn_server └── start_rknn.sh 2 directories, 3 files root@ubuntu:/work/sambashare/rk3588/armsom/armsom-rk3588-bsp/external# tree rknpu2/runtime/RK3588/Linux/librknn_api/aarch64/ # 复制到目标系统/usr/lib/目录 rknpu2/runtime/RK3588/Linux/librknn_api/aarch64/ ...
服务程序称为rknn_server,是在开发板上常驻的服务进程,用于连板推理。在RKNN SDK中提供了Linux平台的MobileNet 图像分类、SSD 目标检测、YOLOv5 目标检测示例。这些Demo能够为客户基于RKNN SDK开发自己的AI应用提供参考。 在rknpu2/examples中还有很多其他例子,下面以rknpu2/examples下的rknn_yolov5_demo在RK3588 Linu...
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' ...