RK3588边缘计算 RK3588多线程跑yolov5+deepsort算法#人工智能 #ai #yolo #目标检测 #目标检测与跟踪 - AI-人工智能技术于20241112发布在抖音,已经收获了28.0万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
进入到rknn_yolov5_demo_Linux目录下，添加链接库的环境变量（rknn_yolov5_demo_Linux目录下的lib目录）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。
RK3588部署yolo Yolov5部署在RK3588多线程帧率测试#人工智能 #ai #算法 #嵌入式 #yolo - AI-人工智能技术于20250115发布在抖音,已经收获了28.0万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
Yolov8检测加速到130+FPS、读流、推流 Yolov8 人体关键点姿态估计143+FPS、读推流 Yolov8 实例分割加速到50+FPS、读流、推流 1.C++环境配置及第一个程序 2.C++ 基础语法 (拼课 wwit1024) 3.C++进阶语法(函数和指针) 4.C++进阶语法(OOP、智能指针、STL) 5.CMake基础语法 6.OpenCV基础...
例如,在yolo-v8n模型下,单核即可达到59.6fps的推理速度,满足实时性要求高的应用场景。 瑞芯微自研模组:瑞芯微自研的结构光模组和RK1808计算棒等模组,为机器人控制板提供了更加专业的硬件支持,提升了机器人的整体性能和功能。 工规芯片标准:支持-40摄氏度到85摄氏度的宽温工作环境,确保机器人在各种恶劣环境下都能...
下面,我们就使用RKNN-Toolkit2工具将rknpu2工程中的yolov5s.onnx模型转换为yolov5s.rknn模型为例进行讲解。 开发工具:飞凌嵌入式OK3588-C开发板 开发环境:Ubuntu20.04 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: ...
进入到rknn_yolov5_demo_Linux目录下,添加链接库的环境变量(rknn_yolov5_demo_Linux目录下的lib目录) 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。
进入到rknn_yolov5_demo_Linux目录下,添加链接库的环境变量(rknn_yolov5_demo_Linux目录下的lib目录) 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。进入...
高NPU算力:三核NPU,算力高达6TOPs(INT8),支持深度学习框架,为机器人控制板上的AI应用提供高效、精准的算力支持。例如,在yolo-v8n模型下,单核即可达到59.6fps的推理速度,满足实时性要求高的应用场景。 瑞芯微自研模组:瑞芯微自研的结构光模组和RK1808计算棒等模组,为机器人控制板提供了更加专业的硬件支持,提升了机...
下面,我们就使用RKNN-Toolkit2工具将rknpu2工程中的yolov5s.onnx模型转换为yolov5s.rknn模型为例进行讲解。 开发工具:飞凌嵌入式OK3588-C开发板 开发环境:Ubuntu20.04 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: ...