rockchip的npu sdk分为两个部分,PC端使用的是rknn-toolkit2,可以在PC端进行模型转换,推理以及性能评估。具体来说是把主流的模型如Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、DarkNet、PyTorch 等转换为RKNN模型,并可以在PC端使用这个RKNN模型进行推理仿真,计算时间和内存开销。板端还有一部分,就是rknn runtime环...
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进入 rknn_model_zoo/examples/yolov8/python 目录,运行 convert.py 脚本,该脚本将原始的 ONNX 模型转成RKNN 模型,参考命令如下:# 进入 rknn_model_zoo/examples/yolov8/python 目录cd Projects/rknn_model_zoo/examples/yolov8/python# 运行 convert.py 脚本,将原始的 ONNX 模型转成 RKNN 模型# 用法: p...
git clone https://gitlab.com/firefly-linux/prebuilts/gcc/linux-x86/aarch64/gcc-buildroot-9.3.0-2020.03-x86_64_aarch64-rockchip-linux-gnu.git 2:打开~/RK_NPU_SDK_1.3.0/rknpu2_1.3.0/examples/rknn_yolov5_demo vim build-linux_RK3588.sh添加交叉编译器的目录 ./build-linux_RK3588.sh 至...
1 下载SDK 打开官方提供的虚拟机,登录密码是“luckfox”。 打开终端,用git指令下载SDK。“git clone https://github.com/LuckfoxTECH/luckfox-pico.git”。 在访问github时经常出现下载失败的情况,多试几次或者用VPN加速。也可直接到官网下载zip压缩包,传到虚拟机上解压缩。下图是下载好的SDK。
在Android平台上实现RKNN(Rockchip Neural Network)加速,主要涉及到使用RKNN SDK和相关的开发工具。以下是实现这一目标的关键步骤和注意事项: 安装Android NDK 下载:访问Android NDK官方下载页面,选择适合的版本进行下载。 安装:在Android Studio中,通过SDK Manager安装NDK。 配置开发环境 设置交叉编译器:根据RKNN SDK的...
在使用 RKNN SDK 之前,用户首先需要使用 RKNN-Toolkit 工具将用户的模型转换为 RKNN模型,用户可以在 https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit 获取工具的完整安装包及使用文档。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 ...
板载RK1808 AI芯片,内置高能效NPU,拥有强劲算力,支持多种AI框架和AI应用开发SDK,易于开发,拥有面向AI应用的丰富接口,便于扩展,适用于语音唤醒、语音识别、人脸识别等功能应用场景。
这通常包括RKNN SDK、编译器、调试器等必要组件。 模型转换:将你训练好的神经网络模型转换为RKNN支持的格式。这通常涉及到一些模型压缩和优化技术,以减小模型体积并提高推理速度。 应用开发:利用RKNN提供的API接口和开发工具,进行神经网络应用的开发。你可以根据实际需求选择合适的算法和模型,实现各种智能功能。 调试与...
第三种是调用 RKNN SDK 的 C/C++ 语言 API 进行测试代码编写,并使用交叉编译器进行编译,将得到的可执行文件拷贝到板子上运行(开发编译在 PC 端,运行在板端),此处也可以通过 VS Code 连接板端,在板端开发应用。 第四种是在板端安装 rknn-toolkit2-lite 工具,使用 python 脚本在板端推理(代码开发运行都在板...