安卓系统用yolov5在RK3588主板上自已训练数据集做AI物理识别 483 -- 1:34 App 针对RK3399扩展的串口,我司开源可以识别的QT串口工具 2341 -- 0:48 App 我司RK3588主板正式升级ubuntu到22.04,GLBC升级到2.35,欢迎感兴趣同学评测 4650 -- 2:08 App 我司RK3588芯片linux平台NPU之yolov5的使用教程之一 1164 ...
瑞芯微rknn的python接口和c接口推理速度差距 瑞芯微rk3318 关键词: 瑞芯微 Rockchip RK3308 功耗测试 Cortex-A35 RK816-3 RK3308基于Cortex-A35核心,ARM公司给其定位是64位ARM V8架构里面最高能效的入门级处理器。所以Cortex-A35核心的处理器一般功耗都很低,再加上我们的MDK3308核心板采用的是瑞芯微原厂的RK816...
RKNN支持许多框架训练的模型,但由于本人目前主要使用pytorch框架来训练模型,因此该部署教程是以Pytorch模型部署过程为例进行说明,后面再继续补充ONNX模型部署过程。 1、前期准备 首先根据下表,确定RKNN Toolkit 以及 Pytorch 的版本。 由于PC端训练模型时使用的GPU是 Ti 3090,Cuda 版本为11.3...
最近整理了一个C语言版本多线程的框架,封装了rknn操作接口,图像获取与处理,以及多线程细节,用户只需要关注模型的后处理,即可快速完成多线程图像demo的开发评估工作。 代码链接:https://pan.baidu.com/s/1wz0y8bSY98rKu7M1yFlbEQ 提取码:xifd github仓库:https://github.com/troyseed/toybrick_ssd_multithread....
为了使用 RKNPU,用户需要首先在计算机上运行 RKNN-Toolkit2 工具,将训练好的模型转换为 RKNN 格式的模型,然后使用 RKNN C API 或 Python API 在开发板上进行推理。RKNN-Toolkit2是一款软件开发套件,供用户在PC和瑞芯微NPU平台上进行模型转换、推理和性能评估。RKNN-Toolkit-Lite2为瑞芯微NPU平台提供Python编程...
Home>AI Development>RKNN API Introduction To help developers access the NPU easily, Rockchip developedRKNN, which providesC APIandPython API. C API Rockchip provides a set of RKNN API SDKs, an acceleration solution based on the RK3399Pro Linux/Android neural network NPU hardware, which provides...
c. Configure CMakeLists.txt,link librknn_api.so ... set(link_libs ${CMAKE_SOURCE_DIR}/src/main/jniLibs/${ANDROID_ABI}/librknn_api.so ... ${log-lib} ) target_link_libraries( rkssd4j ${link_libs} ) ... d. Configure build.gradle and complie the JNI library of arm64-v8a and...
import os import urllib import traceback import time import sys import numpy as np import cv2 from rknn.api import RKNN PT_MODEL = 'vd1_exp61_320x192.pt' RKNN_MODEL = 'vd1_exp61_320x192.rknn' IMG_PATH = './test.jpg' DATASET = './dataset...
[](int c) { return !std::isspace(c); }).base(), s.end()); return s; } static inline std::string& trim(std::string& s) { return ltrim(rtrim(s)); } rknnNet::rknnNet() { int ret = 0; memset(&src, 0, sizeof(src)); ...
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