从1.4.0版本开始,也可以通过NPU设备将普通RKNN模型转成预编译 RKNN 模型,详情请参考接口 export_rknn_precompile_model 的使用说明。 模型分段:该功能用于多模型同时运行的场景下,可以将单个模型分成多段在 NPU 上执2行,借此来调节多个模型占用 NPU 的执行时间,避免因为一个模型占用太多执行时间,而使其他模型得不...
gitclonehttps://github.com/rockchip-linux/rknpu2gitclonehttps://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2 rknn-toolkit2是基于Python实现的模型转换工具并提供有限的推理接口,RKNPU2是面向实际生产中的应用工程,提供NPU驱动,基于C提供模型加载,模型推理,性能比rknn-toolkit2要高。 文档里提供了两种搭建环境的方...
RKNN-Toolkit2 的连板调试功能要求板端已安装 RKNPU2 环境，并且启动 rknn_server 服务。以下是 RKNPU2 环境中的两个基本概念：RKNN Server：一个运行在开发板上的后台代理服务。该服务的主要功能是调用板端 Runtime 对应的接口处理计算机通过USB传输过来的数据，并将处理结果返回给计算机。RKNPU2 Runtime 库（li...
使用USB-typeC线连接到板子的TypeC0接口，PC端识别到虚拟机中。在开发环境中检查是否连接成功 如果连接成功会返回板子的设备ID，如下：04：下载NPU工程 05：将rknn_server和rknn库发送到开发板 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...
gcc是GCC中的GUN C Compiler(C 编译器),g++是GCC中的GUN C++ Compiler(C++编译器),其实两者都可以编译c和c++代码,就好比c++和c的关系,我们选其一使用就好。 🍌三、更新 RKNN 模型 🍕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。
成功转换生成 RKNN 模型之后,用户可以先通过 RKNN-Toolkit 连接 RK1808 等开发板进行联机调试,确保模型的精度性能符合要求。得到 RKNN 模型文件之后,用户可以选择使用 C 或 Python 接口在 RK1808 等平台开发应用。 RKNN-Toolkit 是为用户提供在 PC、 Rockchip NPU 平台上进行模型转换、推理和性能评估的 开发套件。
c.NPU 加速 我想把一个 “ 张量逐元素相乘 ” 的计算放在 NPU 上加速,我该怎么做? 这个问题在现实中或许是没有意义的,因为该功能实现过程的开销可能已经超过了使用 CPU 直接进行计算。但为了进一步理解 RKNN 的框架使用,我们提供一个大致的实现步骤:
RK3576/RK3588 NPU使用案例分享 导出rknn模型步骤 请参考 https://github.com/airockchip/rknn_model_zoo/tree/main/models/CV/object_detection/yolo 注意事项 使用rknn-toolkit2版本大于等于1.4.0。切换成自己训练的模型时，请注意对齐anchor等后处理参数，否则会导致后处理解析出错。官网和rk预训练模型都是检测...
Darknet、Pytorch、MXNet 模型转成 RKNN 模型,支持 RKNN 模型导入导出,后续能够在 Rockchip NPU 平台上...
RKNN-Toolkit2 是为用户提供在PC、Rockchip NPU 平台上进行模型转换、推理和性能评估的开发套件,用户通过该工具提供的Python 接口可以便捷地完成以下功能: 1)模型转换:支持Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、DarkNet、PyTorch 等模型 转为RKNN 模型,并支持RKNN 模型导入导出,RKNN 模型能够在Rockchip NPU 平台...