该demo是在Toybrick社区下载的,开发环境是 RK3399Pro Linux,实现了简单的物体检测! **RKNN API调用流程:** 通过该API去调用NPU(神经网络计算单元),在JNI文件里面. input包括相片和一些数据,output则是ssd nms处理的目标. 1.读取rknn模型文件(使用RKNN模型工具生成的.rknn文件,打在res/raw
1 rknn_ssd_demo 体验 rknn_ssd_demo 实现了一个目标测试的功能。按照 3.2 章节设置 ndk 和编译即可,这里只给出编译和运行结果,如下图所示: 编译完成之后,通 adb 命令在开发板上运行程序,输入以下命令: cd /data/rknn_ssd_demo_Android ./rknn_ssd_demo ./model/RK3588/ssd_inception_v2.rknn ./model/...
rknn_ssd_demo: 通用接口API+二进制方式加载模型 rknn_yolov5_demo: 通用接口API+二进制方式加载模型 3)runtime: 包含动态链接库.so和头文件.h 其中我们所需要文件的在runtime/RK3588/Linux下 step2: 编译rknn_yolov5_demo(在PC端) 首先需要安装交叉编译器,方法如下:[2] 1) 查看可以安装的版本 apt-cache...
minigui 显示结果。当前 Demo 默认使用的模型为 ssd_inception_v2。可以 也可以直接替换为其他 SSD 的...
rknn_ssd_demo/src/main.cc rknn_yolov5_demo/src/main.cc 通用API接口内部存在以下两种处理流程: 1)int8量化模型且输入通道数是1或3或4 2)输入通道数是2或大于等于4的量化模型或非量化模型 === 手动分割线=== 对于零拷贝API接口,在分配内存后使用内存信息初始化rknn_tensor_memory结构体,在推理前创建并设...
2.ssd_demo.cpp代码解析 rknn_test.h提供以下几个接口: rknn_test(const char *test_name); /* 构造函数,需要提供一个test_name作为输出的窗口名称 */ ~rknn_test(); /* 析构函数 */ int load_model(const char *path); /* 加载rknn模型 */ int set_input_info(int width, int height, int ...
rknn_multi_input_demo rknn_pass_through_demo rknn_ssd_demo rknn_yolov5_demo convert_rknn_demo/yolov5 include model src CMakeLists.txt README.md build.sh ref_detect_result.bmp run_rk180x.sh run_rv1109_rv1126.sh rknn_zero_copy_demo ...
rknn_multi_input_demo rknn_pass_through_demo rknn_ssd_demo rknn_yolov5_demo convert_rknn_demo include model src CMakeLists.txt README.md build.sh ref_detect_result.bmp run_rk180x.sh run_rv1109_rv1126.sh rknn_zero_copy_demo librknn_api ...
http://t.rock-chips.com 输出的结果经过后处理后输出如下图片(物体边框的颜色是随机生成的,所以每次运行这个 example 得到的边框颜色会有所不同): 图 3-4-8-1 mobilenet-ssd inference 结果 3.5.9 评估模型性能 API 描述 eval_perf 评估模型性能. 模型运行在 PC 上,初始化运行环境时不指定 target,得到的...
./rkmedia_localfile_vdec_venc_rtsp_test -c ./localfile-nn.cfg -p /usr/share/rknn_model/ssd_inception_v2_rv1109_rv1126.rknn -l /usr/share/rknn_model/coco_labels_list.txt -b /usr/share/rknn_model/box_priors.txt 拉流指令: