RockX和RKNN都是什么，如何进行应用呢？

RockX的介绍

瑞芯微的RockX是一款为AI开发者打造的开放式AI计算库，专门针对瑞芯微Rockchip SoCs进行优化和加速。RockX提供了一套独立的、助你快速实现高性能AI应用的接口规范，且能够无缝兼容瑞芯微的最新AI芯片。

Rock-X SDK是一套高效AI组件库，其初始版本囊括了人脸检测、人脸识别、活体检测、人脸属性分析、人脸特征点、头部检测、人体骨骼关键点、手指关键点以及人车物检测等功能。开发者只需几行API调用，就可以在嵌入式产品中离线使用这些功能，无需操心AI模型的部署细节，从而极大地加快了产品原型验证和开发部署的进程。根据用户需求，Rock-X组件库将持续进行扩展，未来还将支持基于计算棒的调用。

RockX用来做什么？

RockX是瑞芯微开发的软件解决方案，具有各种各样的功能和应用。

1. 快速产品原型验证：RockX的SDK也许在精度上并非最理想，但对于产品原型的快速验证是非常有用的。它可以迅速评估出硬件的性能，为在短时间内将产品推向市场的公司提供了重要的竞争优势。

2. 产品开发的直接应用：除了用于原型验证，RockX还可以直接应用于产品开发。在一些特定的应用场景下，开发人员可以直接利用RockX内置的功能，以快速完成产品开发。这对于那些速度决定竞争优势的市场至关重要，通过利用这些内置功能，开发人员可以从概念到可上市的产品的进程中驱动快速的演变，从而简化开发过程。

3. 宏观了解硬件能力：RockX已经完成的应用广泛地展示了硬件的实现能力。然而，这并不意味着AI芯片只能做这些应用，相反，其实际能力可能远未完全发掘。

4. 降低AI开发门槛：RockX使得非专业算法工程师也能完成AI的应用部署，显著降低了AI开发的门槛。

因此，可以说，无论是在边缘计算还是人工智能领域，RockX都提供了无可匹敌的效率。它在简化任务和推动各种功能的实现方面发挥着关键作用，对开发人员和企业都有着极其重要的益处。

RKNN是介绍和应用

RKNN，全称Rockchip Neural Network，是由瑞芯微电子公司推出的一款深度学习模型各阶段流程一体化开发和运行框架。它旨在对深度学习模型进行完整的开发流程支持，包括模型训练、模型优化、模型转换以及模型加载运行等。

一. 功能和作用

1. 模型转换：RKNN支持将Tensorflow, PyTorch, ONNX等格式的模型转换成RKNN模型。

2. 设备加载：可以加载到Rockchip系列的NPU（神经网络处理器）设备上进行计算。

3. 模型优化：对模型进行剪枝，量化等优化操作，提升模型的运行效率。

4. 跨平台：支持在PC, Android, Linux等多个平台上运行。

二. 应用场景

RKNN通常用于需要在边缘设备（比如手机、嵌入式设备等）上运行的深度学习任务应用，比如人脸识别、物体检测、语音识别等场景。

三. 使用方法

RKNN的使用流程主要包括以下几个步骤：

1. 模型转换：使用 RKNN API 进行模型转换，将源模型 (.pb，.tflite, .onnx, .pt等)转化为RKNN模型。

2. 模型加载：加载RKNN模型到设备上。

3. 运行模型：在设备上运行加载的RKNN模型。

4. 结果解析：对运行结果进行解析操作。

总的来说，RKNN是一个非常实用的神经网络开发和运行框架，它简化了深度学习模型开发阶段的多个复杂步骤，同时提供了优秀的跨平台支持和模型优化能力，对于从事深度学习项目开发的工程师来说是一个很好的选择。