【RKNN】RKNN-Toolkit2 Python API之inference函数详解
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
RK Debian yolov-面向Python C RKNPU SDK rknn_toolkit_lite_RK358
RK Debian yolov-面向Python C RKNPU SDK rknn_toolkit_lite_RK3588 Debian11环境下实现yolov5-face的推理实现,包括Python和C++实现。主要依赖RKNPU2 SDK和rknn_toolkit_lite2.zip
RK3568上跑通yolov8n python demo的记录
RK3568上跑通yolov8n python demo的记录
TensorFlow 1.13.1 Python 3.6 Linux AArch64 轮文件
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c “TensorFlow-11.3.1-cp36-none-linux_aarch64.whl”是一个专为Python 3.6版本设计的TensorFlow二进制安装包,适用于Linux系统的AARCH64(ARMv8)架构处理器。这种.whl格式的文件是Python的预编译包,便于用户快速安装,无需手动编译源代码。该文件可能附带了API文档或用户指南,帮助开发者更好地使用TensorFlow。 TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架,用于构建、训练和部署各种机器学习模型。1.13.1版本是一个稳定版本,提供了丰富的功能,如数据流图执行、优化器、多种层和损失函数,以及模型保存和恢复机制等。它支持Python 3.6,能够利用该版本Python的特性,例如f-strings和asyncio改进。 RKNN(Rockchip Neural Network)是针对Rockchip处理器优化的神经网络推理库。Rockchip 3399Pro是一款基于AARCH64架构的系统级芯片(SoC),常用于智能设备和嵌入式系统。这个TensorFlow版本是为了在Rockchip 3399Pro上运行RKNN模型而特别准备的,开发者可以使用TensorFlow训练模型,并将其转换为RKNN格式,以实现高效的本地推理。 实际使用流程如下:开发者在高性能设备上用TensorFlow训练模型,然后通过工具(如TensorFlow的tf.saved_model或RKNN Toolkit)将其转换为RKNN格式。接着,将转换后的模型和TensorFlow whl包部署到Rockchip 3399Pro设备上,利用其硬件加速器进行推理。 使用该whl包时,需满足以下条件:Python版本为3.6;
spec-kit(Python)
「spec-kit(Python)」是开发工具/插件(Python)。项目简介: Toolkit to help you get started with Spec-Driven Development可直接使用,适合日常开发提效与学习借鉴。
安装 RKNN-Toolkit
安装 RKNN-Toolkit
OringePi5 rknn-toolkit安装包
OringePi5 rknn-toolkit安装包
从rknn工具包修改代码_Modify Code From rknn-toolkit2.zip
从rknn工具包修改代码_Modify Code From rknn-toolkit2.zip
yolov5-7.0实例分割模型转onnx再转rknn,含各个阶段代码
yolov5-7.0实例分割模型转onnx再转rknn,含各个阶段代码。包括: (1)pt转onnx (2)onnx转rknn及推理 (3)rknn推理
Windows配置RKNN环境[代码]
本文详细介绍了在Windows系统上配置RKNN环境的步骤,包括安装Anaconda3、RKNN-toolkit-1.7.1以及相关依赖库如PyTorch和TensorFlow。文章还提供了从ONNX模型转换为RKNN模型的示例代码,并指出了在安装过程中可能遇到的版本不匹配问题及其解决方案。虽然作者推荐在Linux系统上配置RKNN环境,但本文为需要在Windows上完成这一任务的用户提供了实用的指导。
yolo26转换rknn模型相关资料
yolo26转换rknn模型相关资料
yolo26转rknn相关文件
yolo26转rknn相关文件
tensorflow-1.13.1-cp36-none-linux_aarch64.whl
包括文档,rknn安装需要的whl
RK3568 AI模型部署笔记[代码]
本文详细记录了在RK3568开发板上进行AI模型部署的全过程,包括环境搭建、模型转换、推理与评估等关键步骤。首先介绍了RKNN-Toolkit2的安装与配置,包括开发板端的RKNPU环境设置和交叉编译器的NPU驱动更新。随后详细讲解了深度学习训练环境的搭建,包括Anaconda和PyTorch环境的安装。模型部署部分涵盖了模型转换、推理、评估以及板端部署的C/C++和Python实现。此外,还深入探讨了模型转换中的标准化与归一化选择、量化配置及混合量化技术,以及模型推理和评估的具体接口使用。最后,通过物体识别和语义分割的C API部署实例,展示了实际应用中的代码实现与优化策略。
yolov5的onnx模型换rknn的conda环境相关包及其版本
使用pip install -r requirements.txt命令即可使用这个文件来创建相同的环境。
基于yolov11+3588开发的车牌识别系统(源码+按照部署教程+图片)
基于yolov11+3588开发的车牌识别系统(源码+按照部署教程+图片) 环境 python 3.11.x rk3588/rk3588s rknn-toolkit 2.3.0 lprnet.rknn(lprnet.pt/lprnet.onnx) 车牌识别 也可以直接直接用paddleocr 不管是什么框架都需要用车牌数据集进行训练 车牌检测可以使用yolo obb或seg,可以直接获取车牌倾斜角度,方便矫正 项目中的模型为演示模型,识别率较低,主要学习原理 安装 apt update apt install ffmpeg # 本项目只能在3588开发板中运行,无法在pc和服务器上运行 cd rknn-yolov11-plate # 安装项目依赖 pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 替换rknn api 运行时驱动,防止不是2.3.0版本 cp -f lib/librknnrt.so /usr/lib 运行 # 运行后查看控制台输出 python src/main.py
神经网络部署-RK3588部署实践和学习
神经网络部署-RK3588部署实践和学习
瑞芯微RV1126B平台YOLO26模型应用[项目源码]
本文详细介绍了在瑞芯微RV1126B平台上使用YOLO26模型进行物体检测的全流程,包括模型训练、转换和应用例程。YOLO26是一种高效的实时目标检测模型,支持多种视觉AI任务。文章首先介绍了YOLO模型的基本概念和YOLO26的新特性,随后详细说明了模型的安装、训练、验证和导出方法。特别提供了针对RV1126B平台的模型转换脚本,将训练好的模型转换为RKNN格式。最后,展示了在RV1126B开发板上运行YOLO26模型进行实时摄像头物体识别的完整例程,包括编译、部署和运行步骤,并提供了网络推流和实时推理效果的说明。
RK3588轻量化部署案例[项目源码]
本文详细介绍了在RK3588边缘设备上部署Face Analysis WebUI的完整过程,包括环境精简、模型优化、WebUI调优和系统加固等关键步骤。通过实测数据展示了该系统的性能表现:单图分析耗时1.2秒(CPU模式),整机待机功耗仅2.1W,满载峰值功耗5.8W。文章特别强调了NPU加速的实际效果,将模型体积从180MB压缩到42MB,推理速度提升4倍。同时提供了实用的部署建议和优化技巧,如使用Miniconda创建极简环境、模型ONNX导出和NPU算子替换等。最后,作者总结了边缘AI的核心价值在于在资源受限环境下稳定高效地完成具体任务,并给出了多个实际应用场景建议。
RK3588部署Qwen3-0.6B[代码]
本文详细介绍了在RK3588芯片上部署Qwen3-0.6B模型的完整流程。首先解释了选择Qwen3-0.6B的原因,包括其体积小、内存占用低和官方支持等优势。接着详细说明了模型转换的步骤,包括准备主机环境、下载模型、安装RKLLM Toolkit以及执行模型转换。最后,文章提供了板端部署与推理测试的具体步骤,包括准备运行环境、编译推理程序以及运行推理。整个过程涵盖了从模型转换到实际部署的所有关键环节,为在RK3588开发板上高效运行Qwen3-0.6B提供了实用指南。
安装包-onnxruntime-1.4.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl.zip
安装包-onnxruntime-1.4.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl.zip
最新推荐



