RKNN

瑞芯微RV1126/1109开发流程之驱动升级

温度读取46300和47100分别代表46.3、47.1（2）查看1126的NPU（3）查询NPU驱动版本dmesg|grep-igalcore我的设备输入以上命令后没有任何输出，不知道为什么（4）查询rknn_server
xidaoliang123·2022-12-08 20:16

瑞芯微RV1126/1109开发流程之模型转换

1、环境搭建（PC端ubuntu16.04搭建rknn环境）（1）安装anaconda环境（为了便于管理自己的环境建议安装，安装步骤请自行搜索，本人安装anaconda版本为Anaconda3-2019
xidaoliang123·2022-12-08 20:15

RV1808/1126使用RKNN作为MediaPipe推理后端开发步骤及ONNX转RKNN模型

目录1基于RKNN推理后端集成1.1依赖库配置1.2添加计算单元Calculators1.3增加rknn后端调用接口
space01·2022-12-08 19:11

【RV1126/RV1109学习笔记】#RKNN篇#（1）RKNN资料与简介

文章目录一、简介二、RKNNSDK开发流程三、RKNN-Toolkit功能四、RKNN-Toolkit环境要求一、简介RKNN是Rockchipnpu平台使用的模型类型，以.rknn后缀结尾的模型文件。
丨匿名用户丨·2022-12-08 19:38

rv1126下yolov5s转rknn模型

最近的主要任务是完成自训练的yolov5s模型转rknn模型。
Jormungand123·2022-12-08 19:04

【RV1126/RV1109学习笔记】#RKNN篇#（4）RKNN模型推理示例

文章目录一、概述二、模型推理流程三、模型推理参考示例四、执行模型推理问题解决一、概述RKNN-Toolkit能够在PC上模拟RockchipNPU运行RKNN模型并获取推理结果；也可以将RKNN模型分发到指定的
丨匿名用户丨·2022-12-08 19:33

【RV1126/RV1109学习笔记】#RKNN篇#（2）RKNN环境安装与测试

文章目录一、环境要求二、Pythonpip安装python相关问题三、通过docker镜像安装四、验证五、测试参考一、环境要求项版本要求操作系统版本Ubuntu16.04（x64）及以上Windows7（x64）及以上MacOSX10.13.5（x64）及以上Debian9.8（aarch64）及以上Python版本3.5/3.6/3.7Python库依赖版本‘numpy==1.16.3’‘sci
丨匿名用户丨·2022-12-08 19:02

【RV1126/RV1109学习笔记】#RKNN篇#（3）RKNN模型转换示例

文章目录一、概述二、模型转换流程三、模型转换参考示例四、执行模型转换一、概述RKNN-Toolkit支持Caffe、TensorFlow、TensorFlowLite、ONNX、Darknet、Pytorch
丨匿名用户丨·2022-12-08 19:02

训练自己的yolov5样本, 并部署到rv1126 ＜六＞

//创建推理线程pthread_create(&rknn_yolo_thread_id,NULL,rknn_yolo_thread,NULL);//从vi中获取数据，然后那推理结果，画框子，然后送进编码器
Montauk LUO·2022-12-07 18:56

训练自己的yolov5样本, 并部署到rv1126 ＜五＞

//系统初始化RK_MPI_SYS_Init();//分别为rknn跟monitor创建vi通道，通道号分别为0跟1ret=create_vi(u32Width,u32Height,"rkispp_scale0
Montauk LUO·2022-12-07 17:10

rknn-toolkit环境搭建

一、rknn-toolkit是什么最近在评估rk1808运算性能，使用rk1808npu必须将模型转化rockchip自己的模型rknn模型文件，rknn-toolkit是rockchip官方提供的工具包
双月鸟之roc·2022-12-06 11:25

rk3399使用rknn做识别任务

开发板：TB-RK3399ProX主控芯片：RK3399Prorknnsdk版本：RKNN_Toolkit_V1.4.0TB-RK3399ProX开发板资料TB-RK3399ProXwiki社区论坛Toybrick
思而后行之·2022-12-06 08:13

52、人脸检测部署RK3399 PRO，完成RKNN的人脸检测

基本思想：帮助好友部署一个人脸检测模型，也是自己业务需求，部分代码来自好友陈同学，自己改了改c++的代码可以部署rk3399pro上了，其它资料见附录吧，官方的代码并未将landmark的点打印出来，rknn
sxj731533730·2022-12-06 08:42

(一)模型量化与RKNN模型部署

3.1.1int83.1.2.uint83.2量化分类4.模型量化方法4.1Per-Layer/Per-Tensor4.2Per-Channel5.RockchipNPU相关5.1数据排列方式5.2`rknn_output
恒友成·2022-12-04 14:32

RKNN-toolkit-1.7.1 安装踩坑记录(安装成功)

RKNN-toolkit-1.7.1安装踩坑记录前期调研yolov5torknnrv1126yolov5torknnRKNN-toolkit快速上手操作文档RKNN-toolkit-1.7.1环境配置（
lm_rui·2022-12-01 09:32

怎样c++调用pytorch训练的模型

;思路2）将pytorch下.pt模型先转通用的.onnx模型，再使用tensorrt加速工具转.engine模型（注：不同平台下的加速工具不同，例如Nvidia家tensorRT、Rockchip家RKNN
梦回兵工厂·2022-12-01 07:56

yolov5s.pt -＞ onnx -＞ rknn

尝试失败的https://github.com/soloIife/yolov5_for_rknnrknntoolkitexamples里面自带的均可转为rknn，yolov5s无法转换尝试成功的importyamlfromrknn.apiimportRKNNimportcv2
highoooo·2022-11-29 18:49

训练自己的yolov5样本, 并部署到rv1126 ＜一＞

大家购买rv1126的开发板,相信很大程度上希望能使用它的npu做边缘计算,而不是简单当作一个IPC使用,当你已经跑过了rknn的几个例程之后,肯定想试试训练自己的样本,并部署到rv1126.首先我的训练环境是
Montauk LUO·2022-11-22 12:30

易百纳rv1126 a201开发板跑rknn yolov5

buildroot没有apt,于是花了大量时间想办法在a201的板子上跑debian,等我debian跑上,python安排上,rknn-lite按照firefly的方法装好https://dev.t-firefly.com
Montauk LUO·2022-11-22 12:00

[rknpu][yolov5]自训练yolov5模型运行于rv1126npu上

想完成这个目标需要分为4个步骤：（一）训练yolov5模型并转换为onnx模型（二）使用rknn-toolkit将onnx转换为rknn格式（三）配置rv1126板npu环境（四）改rknpu官方例程代码
Bug喵·2022-11-22 12:25

转rknn易搞混点

meanvalue和std设置如一个输入：（3，127，127）设置：meanvalue：000std：111如两个输入：（48，8，8）&（48，16，16）设置：meanvalue：48个0#48个0std：48个1#48个1
诩安·2022-11-21 02:44

pth模型转onnx模型记录

（转换过程中设置好输入参数，方便进行下一步rknn的转换）pth转onnx：importargparseimportosimp
诩安·2022-11-21 02:14

pytorch篇---yolov5-权重转换（pt--＞onnx--＞rknn）

yolov5训练自己的数据集yolov5官方代码：选择tagv5.0https://github.com/ultralytics/yolov51.制作数据集voc数据集变成yolov5所需的格式格式转换#-*-coding:utf-8-*-importxml.etree.ElementTreeasETimportosfromosimportgetcwdsets=['train','val','te
心惠天意·2022-11-20 22:32

onnx模型输入输出维度修改

场景我有一个onnx模型，需要转换为rknn格式。但是转换的脚本总是加载onnx模型时就出错了。
yuanlulu·2022-11-20 09:01

yolo v5-release6.0转rknn

yolov5转rknn请参考：下一篇：yolov7转rknn一、训练1.切换版本：yolov5-release6.0gitclonehttps://github.com/ultralytics/yolov5cdyolov5gitcheckout956be8e642b5c10af4a1533e09084ca32ff4f21f
wave789·2022-11-20 00:02

YOLOV5+deepsort+rknn(rk3588进行实时目标跟踪)

源码在这里大家可以下载：https://github.com/Zhou-sx/yolov5_Deepsort_rknn;首先感谢原作者的代码，这个代码大部分是在tensort的基础上进行一个修改的，然后作者加入了多线程的操作
成都_小吴·2022-11-19 23:10

瑞芯微CmakeLists 转makefile

官网的CmakeLists.txtcmake_minimum_required(VERSION3.4.1)project(rknn_zero_copy_demo_linux)set(CMAKE_SYSTEM_NAMELinux
绕灵儿·2022-11-19 17:38

RKNN-Toolkit2相关API介绍（二）

一、RKNN-Tookit2介绍RKNN-Toolkit2是为用户提供在PC、RockchipNPU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
紫川宁520·2022-10-25 07:43

瑞芯微RKNN模型转换和PC端仿真

1模型转换特别说明：以下内容参考来自rknn官网文档Rockchip_User_Guide_RKNN_Toolkit2_CN-1.3.0.pdf。如有侵权告知删除。
山水无移·2022-10-25 07:13

在ubuntu下将Pytorch模型部署到c++（三）（rknn模型量化）（已完结）

模型量化rknn环境搭建hybrid_quantization混合量化本项目使用rknn工具进行对模型的量化，rknn提供了python下的多种api接口，可以进行模型的转换、推理运行和性能评估。
w p h·2022-10-25 07:42

Yolov5 转换成 RKNN模型

2.环境准备(1)RKNN的环境配置好(推荐使用1.7.1版本，环境都没有配置好，那可能要努力一下了，都有教程的)(2)下载yolov5代码yolov5官方链接，相关的模型下载如图所示,本次教程下载了5s
呆呆珝·2022-10-25 07:41

低照度SCI模型（pt-＞onnx-＞rknn）在rv1126上的部署测试

这里写自定义目录标题测试的环境搭建SCI低照度的测试环境pth模型转onnx模型onnx模型推理onnx模型转rknn模型板端测试应用程序编译板端测试测试数据的处理测试的环境在ubuntu20.4上使用
wyjfjs·2022-10-25 07:10

[RV1109/RV1126系列]-2.RV1109/1126 RKNN ToolKit 工具使用教程

  最近忙于爬坑搭建自己的公网流媒体服务器，RKNN的使用教程写的不太及时，在此对各位朋友说声抱歉。我将继续努力将本人使用RKNN工具进行算法移植、开发的教程分享给大家。
Ant5985·2022-10-25 07:08

rknn-toolkit onnx转rknn报错

代码如下fromrknn.apiimportRKNNINPUT_SIZE=64if__name__=='__main__':#创建RKNN执行对象rknn=RKNN()#配置模型输入，用于NPU对数据输入的预处理
走错路的程序员·2022-10-25 07:02

yolov5和rknn模型的问题

rknn官方目前1.7.0对新算子的支持还没跟上,需要将yolov5中的模型做下面的改变,改变之后重新训练新的模型.再去转onnx,然后转rknn(吐槽一下,rknn官方真是效率太低了.售后也很不到位,
走错路的程序员·2022-10-25 07:02

【智能硬件】初识RKNN

一、介绍RKNN是Rockchipnpu平台使用的模型类型，以.rknn后缀结尾的模型文件。
瑾怀轩·2022-10-25 07:25

RK3399Pro RKNN-Toolkit 的使用

RKNN-Toolkit前言模型运行在与PC相连的RockchipNPU平台上运行非RKNN模型时工具的使用流程运行RKNN模型时工具的使用流程模型运行在RK3399ProLinux开发板上PyTorch
荪荪·2022-10-25 07:24

pytorch模型转换为rknn模型，使用npu推理

二、创建转换目录然后在rknn文件夹下，找到onnx2rknn.py、dataset.txt和coco2017数据集，将它们复制到新的文件夹中，作为rknn模型转换目录。
振华OPPO·2022-10-25 07:21

【yolov5】pytorch模型导出为onnx模型

博主想拿官网的yolov5训练好pt模型，然后转换成rknn模型，然后在瑞芯微开发板上调用模型检测。
振华OPPO·2022-10-21 07:28

rk3588对npu的再探索，yolov5使用rknn模型推理教程

文章目录零、引言一、环境信息二、下载工具三、更新RKNN模型四、编译rknn_yolov5_demo五、在板端运行rknn_yolov5_demo零、引言本文完成于2022-07-0222:22:27。
振华OPPO·2022-10-14 07:36

目标检测 YOLOv5 - v6.2版本模型在瑞芯微 Rockchip设备从训练到C++部署实践

目标检测YOLOv5-v6.2版本模型在瑞芯微Rockchip设备从训练到C++部署实践flyfish源码地址https://github.com/shaoshengsong/rockchip_rknn_yolov5Rockchip
西西弗Sisyphus·2022-10-14 07:53

35、ubuntu20.04搭建瑞芯微的npu仿真环境和测试rv1126的Debain系统下的yolov5+npu检测功能以及RKNN推理部署

基本思想：手中有一块core-1126/1109-JD4,记录一下其刷机过程和开发人数统计，与树莓派的nanodet每帧200ms对比一下第一步：刷机，真的是难，各种各样的小问题，反正成功的方法只有一个，遇到问题，断电重新进行连接，刷机，基本都能解决上次的问题，这说的我都无语了,刷的debain10系统这里注意是otg接口外侧边缘的usb接口刷机固件网址和方法参考官方手册，附录固件升级工具是：F:
sxj731533730·2022-09-27 18:25

yolov5 rknn部署全流程记录

引言1yolov5模型训练和导出2虚拟机安装rknntoolkit环境3基于rknn友好模型的yolov5训练导出及转换https://blog.csdn.net/phker/article/details
highoooo·2022-09-11 07:06

yolov5-5.0训练模型+瑞芯微rv1126上实现模型部署

一、总体思路  首先在本机上使用yolov5代码训练自己的数据集，得到训练后的pt模型，然后通过export.py转化出onnx模型，最后通过瑞芯微官方代码，将onnx模型转化为rknn模型，
吴王从山上走来·2022-09-09 07:30

Yolo v5训练并移植到RK3588S平台

本篇文章介绍Yolov5代码开发、模型转化（RK3588S只支持rknn模型文件）、部署。
紫川宁520·2022-09-05 18:46

Python中 whl包、tar.gz包的区别

一般whl包的命名都很长，我们看下具体的含义，举个栗子：rknn_toolkit-1.7.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl其中，rknn_toolkit是文件名，cp36指的是对应的
天兰之珠·2022-08-25 10:11

Python中 whl包、tar.gz包的区别详解

一般whl包的命名都很长，我们看下具体的含义，举个栗子：rknn_toolkit-1.7.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl其中，rknn_toolkit是文件名，c
·2022-08-17 17:15

rk3588使用npu进行模型转换和推理，加速AI应用落地

文章目录零、引言一、主要功能二、系统依赖三、安装RKNN-Toolkit1、安装Python3.6和pip32、安装相关依赖3、获取RKNN-Toolkit2安装包4、安装Python环境5、安装RKNN-Toolkit26
振华OPPO·2022-08-09 13:37

yolov4-tiny训练自己的模型并部署到RK的NPU上推理

文章目录前言一、安装darknet训练框架二、模型转换二、RKNN推理前言使用yolov4-tiny训练西瓜检测模型，部署到RKNPU上推理Python单线程速度35FPS以上一、安装darknet训练框架本人使用得是这里的
songlixiangaibin·2022-07-22 07:41

RV1109_RV1126 EVB板使用总结

板使用说明一、Windows系统安装adb串口调试二、RV1126开发板SDK编译2.1在PC端安装ubuntu16.042.2解压SDK源码2.3安装相关依赖2.4编译RV1126开发板SDK三、安装RKNN-Toolkit
咬我呀_Gemini·2022-07-22 07:35
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