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编程接口,帮助用户部署RKNN模型,加速AI应用落地。 RKNN Runtime为Rockchip NPU平台提供C/C++编程接口,帮助用户部署RKNN模型,加速AI应用的落地。 RKNPU内核驱动负责与NPU硬件交互。
2. 另一种情形是直接调用rknn模型,和上面相比,没有针对不同深度学习框架的加载函数,取而代之的是直接加载rknn的load_rknn接口函数,需要注意的是在连接板子的时候,init_runtime需要指定设置target,本文实验的板子是3568,所以设置ret = init_runtime(target='rk3568') 流程上RKNN的使用还是简单清晰的,NPU对于浮点类...
为了满足人工智能的需求,瑞芯微逐渐将NPU集成到其处理器中,这种内置于瑞芯微处理器的NPU被称为RKNPU。智慧云天AI盒子搭载了RK3588芯片和RK RV1126,内置瑞芯微自研第4代NPU。该NPU具有高运算精度,支持int4、int8、int16混合量化。 RKNN-Toolkit2 工具在 PC 平台上提供 C 或 Python 接口,简化模型的部署和运行。...
视频行为分析系统v3.44,新增rk3588/rk3576/rknpu推理加速/rga加速,详细介绍编译和部署全过程视频行为分析系统v3.x安装包下载链接:https://gitee.com/Vanishi/BXC_VideoAnalyzer_v3训练和转换rknn模型开源项目:https://gitee.com/Vanishi/BXC_AutoML, 视频播放量 4628、
模型推理:能够在 PC 上模拟 Rockchip NPU 运行 RKNN 模型并获取推理结果;也可以将RKNN 模型分发到指定的 NPU 设备上进行推理。 性能评估:能够在 PC 上模拟 Rockchip NPU 运行 RKNN 模型,并评估模型性能(包括总耗时和每一层的耗时);也可以将 RKNN 模型分发到指定 NPU 设备上运行,以评估模型在实际设备上运行时...
rknn设置npu rknn模型 因工作需要,需要将目标检测模型 部署在开发板上。在走了很多弯路后 找到一个成功的案例并记载下来 这里说一下我现有的硬件设备 。 我是购买的RADXA的rock3a开发板 搭载的soc是rk3568 这是开发板的正面图,因为瑞芯微针对计算机视觉中的目标检测模型有一套自己的前向推理框架,所以我就着眼于...
RKNN使用记录 NPU 在PC机上使用rknn,在端侧板子使用rknn_lite 1. rknn.init_runtime(target="rk3588"), 此时需要通过usb连接3588开发板进行调试 target为None时,需要先调用 build 或 hybrid_quantization 接口才可让模型在模拟器上运行。 2.使用rknn_lite.init_runtime()在端侧使用时,不用指定target参数。只要...
1. NPU开发简介 1.1. 前言 AIO-3399ProC 开发者需要注意：NPU推理阶段会与CPU进行数据通信，单次传输...
🍕可以将PC上转换后的 RK3588 平台模型 yolov5s.rknn 复制到rknpu2/examples/rknn_yolov5_demo/model/RK3588/下。 🍯可以使用adb从PC传输到RK3588上,需要使用数据线连接3588和PC。 🍨当然不复制也可以,因为example中就自带.rknn模型。 如何将pytorch、caffe、tensorflow、onnx等深度学习模型转换为rknn模型呢...
RKNN流程以其简洁性著称，但NPU对于浮点运算的效率并不高，这就需要我们对模型进行量化处理。借鉴rknn-toolkit 2的混合量化技术，它能够帮助我们优化模型性能。量化过程的关键步骤包括准备一组用于量化分析的图片（在dataset.txt中指定），以及生成三个关键文件：.quantization.cfg、.model和.data。在配置文件...