RKNN Toolkit可从此链接中下载:下载链接,或者使用SDK中的/external/rknn-toolkit目录。 在PC中安装¶ Ubuntu 16.04¶ 基础安装: sudo apt-get install -y python3 python3-pip libglib2.0-dev\libsm-dev libxrender-dev libxext-dev 安装RKNN Toolkit: ...
RKNN Toolkit2 开发套件(Python接口)运行在PC平台(x86/arm64),提供了模型转换、量化功能、模型推理、性能和内存评估、量化精度分析、模型加密等功能。更详细的功能说明参考下RKNN-Toolkit2工程文件的 《RKNN-Toolkit2用户使用指南》。本章将简单介绍在PC(Ubuntu系统)上使用RKNN-Toolkit2进行模型转换、模型推理、性能...
http://t.rock-chips.com RKNN-Toolkit 使用指南 V1.1.0 目录 http://t.rock-chips.com 1 主要功能说明... 1 2 系统依赖说明...
2. RKNN ToolkitRockchip提供RKNN-Toolkit开发套件进行模型转换、推理运行和性能评估。用户通过提供的 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 模型,支持RKNN 模型导入导出,后续能够在硬件平台上加载使用。2)模型推理:能够在 PC 上模拟运行模型并获取推理...
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...
rknn_toolkit_lite 推理 前言 大家好!爱写靶机渗透文章的我又来了,该靶机被设计者定义为初级-中级,最后小弟完成整个渗透的时候也的确是比较简单的;但是中间设计者设计了一个坑,小弟在那里被困了好几天,都塌喵的开始怀疑人生了。下面会介绍,本靶机设计者一共设置了4个flag,本次入侵也已拿到4个flag和root权限...
总结来说,rknn-toolkit2适用于x86架构,要安装在PC端,功能下面有介绍。 rknn-toolkit2-lite适用于arm架构,要安装在板子上,是为了方便在板端使用python部署用的。 RKNN-Toolkit2工具功能介绍: 模型转换:支持Caffe, Tensorflow, Tensorflow Lite,ONNX, DarkNet, PyTorch等模型转化为RKNN模型,并支持RKNN模型导入导出。
目标检测《Ubuntu18.04安装rknn toolkit》 1.Ubuntu安装rknn toolkit Ubuntu版本是18.04,最好是这个版本,其他版本安静环境的时候会出现版本不匹配问题 下载安装anaconda wget https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.shbash Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh...
RKNNToolkitLite2开发文档位于external/rknn/rknn-toolkit2/rknn-toolkit-lite2/doc目录下。 edge/external/rknn/rknn-toolkit2/rknn-toolkit-lite2/doc$ tree -L 1 . ├── change_log.txt ├── Rockchip_User_Guide_RKNN_Toolkit_Lite2_V1.2.0_CN.pdf └── Rockchip_User_Guide_RKNN_Toolkit_Lite2...
RKNN-Toolkit 从 V0.9.5 版本开始支持模型预编译功能,并在 V1.0.0 版本中对预编译方法 1 http://t.rock-chips.com 进行了升级,升级后的预编译模型无法与旧驱动兼容。 7) 模型分段:该功能用于多模型同时跑的场景下,可以将单个模型分成多段在 NPU 上执行, 借此来调节多个模型占用 NPU 的执行时间,避免因为...