但NVIDIA的驱动可以充分发挥硬件的算力——YOLOV8n 在AI pro 和RK3588 都只能利用 50% NPU算力,在tensorrt上能到90% GPU使用率。华为优化昇腾NPU的驱动还有很长的路。 p.s. 我手上的AI pro 是8T版本,欢迎昇腾寄一块 20T的AIpro,我再做一期评测。
print("总平均帧率\t", frames / (time.time() - initTime)) # 释放cap和rknn线程池 cap.release() cv2.destroyAllWindows() pool.release() 1. 2. 3. 4. 5. 这是在不同线程数下视频推理的帧率: 测试模型来源 yolov5s,激活函数为silu(非relu优化版本) resnet18_for_rk3588, resnet26, resnet50...
import pandas as pd # 加载YOLOv5模型 model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True) # 定义观测区域的长度(单位:米),假设为100米 observation_length = 100 def process_video_yolov5(video_path): cap = cv2.VideoCapture(video_path) if not cap.isOpened(): print(...
硬件调试接口:FPGA—jtag,DSP/AI芯片—串口 输入电源:28V直流 网口要求:RJ45 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,采用 8nm 结构,将四核 Cortex-A76 和四核 Cortex-A55 分 别与 NEON 集成在一起。RK3588 支持 8K、60fps ...
支持深度卷积神经网络模型(如YOLO系列,Faster RCNN系列等)对视频数据的实时处理; 三、接口需求 视频图像输入接口:1组CameraLink base,1组HD-SDI 图像输出接口:1组PAL 控制及通信输入输出接口:1组422 硬件调试接口:FPGA—jtag,DSP/AI芯片—串口 输入电源:28V直流 ...
3864x2192，hdr：0[18.389067]imx415 3-001a：设置曝光（shr0）2047 = cur_vts（2250）-val（203）内核为相机分配设备信息描述文件。grep "" /sys/class/video4linux/v*/name | | grep "" /sys/class/video4linux/v*/name | grep 主路径/sys/class/video4linux/video11/name:rkisp_mainpath ...
yolov5s使用relu激活函数进行优化,提高推理帧率 更新说明 修复了cmake找不到pthread的问题 新增nosigmoid分支,使用rknn_model_zoo下的模型以达到极限性能提升 将RK3588 NPU SDK 更新至官方主线1.5.0, yolov5s-silu将沿用1.4.0的旧版本模型, yolov5s-relu更新至1.5.0版本, 弃用nosigmoid分支。 新增v1.5.0分支(...
可以看到3588有3个npu,yolo只用到了其中的一个,当然,可以参考网上一些多线程的文章,让3个npu并发跑,这样能提高帧率: GitHub - leafqycc/rknn-multi-threaded: A simple demo of yolov5s running on rk3588/3588s using Python (about 72 frames). / 一个使用Python在rk3588/3588s上运行的yolov5s简单demo(...
王亮:3588嵌入板块跑rknn yolov5+sort 进行目标跟踪 一个比较好的讲清楚sort算法的文章: 多目标追踪 SORT 算法:Simple Online and Realtime Tracking 核心还是卡尔曼滤波搞清楚。 yolo输出结果为: boxes, classes, scores = yolo_recognition(img) print("boxes", boxes,type(boxes)) #[left, top, right, bot...
print("总平均帧率\t", frames / (time.time() - initTime)) # 释放cap和rknn线程池 cap.release() cv2.destroyAllWindows() pool.release()这是在不同线程数下视频推理的帧率:测试模型来源 yolov5s,激活函数为silu(非relu优化版本)resnet18_for_rk3588,&nb RK3588设计demo YOLO opencv 人工智能 ide ...