self.model=self.model.fuse()dummy_input=torch.randn(1,3,640,640)input_names=["data"]output_names=["reg1","cls1","reg2","cls2","reg3","cls3"]torch.onnx.export(self.model,dummy_input,"E:\\python-project\\yolov10\\runs\\detect\\train\\weights\\best.onnx",verbose=False,input...
799 -- 6:21 App RK3588 YoLov8输入层参数配置bug 1582 -- 2:30 App RK3588 Yolov8官方模型转换-onnx2rknn 7283 -- 9:20 App RK3588 Yolov10 终于打败 Yolov8—— 针对上一个视频的模型的优化演示 608 -- 2:30 App EasyAI智能监控系列-Rk3588-YOLOV8 3758 -- 11:33 App RK3588 Yolov10...
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Yolov7v8转Onnx并推理再转Rknn并推理 那年秋天朱Sir 804 0 rknn和onnx模型推理在香橙派5上的表现 努力摸鱼的大鸟张 1427 0 RKNN模型精度优化指南 瑞芯微电子 3288 0 【RK3588】第一章 RKNPU2开发和使用 :2. RKNN_Toolkit2环境搭建 合众恒跃 2872 0 ...
百度网盘-rknn_yolov8_rk3588_v14 在宿主机上打开 Remmina, 输入 IP地址,用户名,密码 连接开发板。将文件下载后,放到开发板上,并解压。 当RK3588 上利用 NPU 运行 yolov8 模型,耗时在 33.8 ms 左右。板端环境已经具备。 (二)RKNN-Toolkit2-Lite(板端) ...
00:00 / 10:08 连播 清屏 智能 倍速 点赞62 忙静-安卓方案11月前有灵魂的RK3588主板 00:00 / 00:37 连播 清屏 智能 倍速 点赞14 AI-人工智能技术3周前RK3588部署yolov5+sort RK3588部署yolov5+sort,并利用ZLMediaKit实现实时推流功能,封装成C++版本接口#人工智能 #ai #边缘计算 00:00 / 00:58 连...
After installing the RKNN 2 toolkitfrom Github, we can compile the YOLO5 example: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43
百度网盘-rknn_yolov8_rk3588_v14 在宿主机上打开 Remmina, 输入 IP地址,用户名,密码 连接开发板。将文件下载后,放到开发板上,并解压。 当RK3588 上利用 NPU 运行 yolov8 模型,耗时在 33.8 ms 左右。板端环境已经具备。 (二)RKNN-Toolkit2-Lite(板端) ...
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