将转换好的RKNN模型部署到目标设备上,通常需要使用Rockchip提供的SDK和开发环境。以下是一个使用RKNN C API在RK3588平台上部署RKNN模型的示例代码: c #include "rknn_api.h" int main(int argc, char *argv[]) { char *model_path = argv[1]; rknn_context ctx; rknn_init(&ctx, model_path, 0,...
本文主要优化了crnn在rknn上部署的问题,对于去掉LSTM层,个人觉得LSTM虽然具有很强的时序信息,在大多数场合下的识别,如果不是特别复杂的场景,其实并不需要太强的时序信息,结合我的业务场景,所以我这里去掉后并无太大影响,反而训练速度收敛更快,精度更高了,当然泛化能力也许没有带LSTM的好,这个可以自己实验权衡。二是...
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四、模型部署与推理 模型转换完成后,我们就可以将其部署到Rockchip平台上了。RKNN提供了丰富的API接口,支持多种编程语言(如C、C++、Python等),方便开发者进行模型推理。在推理过程中,我们还可以根据实际情况调整模型的输入和输出,以满足不同的应用场景需求。 五、性能调优与问题排查 在使用RKNN进行神经网络推理时,性...
cmake文件,任使用官方给的脚本进行调用./build-linux.sh -t rv1106 -a armv7l -d yolov5 cmake_minimum_required(VERSION 3.10) project(rknn_yolov5_demo) if(ENABLE_ASAN) message(STATUS "BUILD WITH ADDRESS SANITIZER") set(CMAKE_C_FLAGS_DEBUG "${CMAKE_C_FLAGS_DEBUG} -fno-omit-frame-pointer...
RKNN是否支持部署Transformer模型? 最近在使用transformer模型做图像拼接任务,需要在RK3588上部署,所以尝试将该pytorch模型转ONNX再转RKNN,目前的情况是使用rknn toolkit2转换成功了,获得的rknn模型在PC端使用python接口可以正常运行,但在RK3588板子上使用C接口运行rknn_run时报错。我是分别使用了rknn toolkit2_1.3.0和rkn...
预编译部署完成,模型就已全部处理完成,把它复制到板子上,准备使用。 五.模型的板上推理测试 开发yolov5板上推理程序。下载官方提供的demo例程,该程序里加载上面转换预编译完的RKNN模型文件, yolov5_detect_C_demo.tar.bz2, 解压后,修改一下代码,调用上面转换并预编译的模型文件,增加屏幕上显示输出的图片的代码: ...
RKNN 是Rockchip npu 平台使用的模型类型,以.rknn后缀结尾的模型文件。Rockchip 提供了完整了模型转换 Python 工具,方便用户将自主研发的算法模型转换成 RKNN 模型,同时 Rockchip 也提供了C/C++和Python API 接口。 计算机上使用 RKNN-Toolkit2 完成模型转换,并通过 RKNPU2 部署到 Rockchip 开发板上。
2、pip3 install onnxoptimizer==0.1.0 报错：命令 “/usr/bin/python3 -u -c ”import ...
04 你看的这个叫toolkit，安卓部署或者linux c的部署都是叫 api，你应该去看rknn-api的文档 ...请问...