rknn-toolkit2

下载rknn-toolkit2项目

官网链接：https://github.com/airockchip/rknn-toolkit2安装好git：[[1.Git的安装]]下载项目：gitclonehttps://github.com/airockchip

jcfszxc·2024-09-13 18:25

3. 测试Docker镜像

运行命令进入Docker镜像：dockerrun-t-i--privileged\-v/dev/bus/usb:/dev/bus/usb\-v/path/to/your/project:/examples\rknn-toolkit2

jcfszxc·2024-09-13 18:25

RK3588平台开发系列讲解（AI 篇）RKNN-Toolkit2 模型的加载转换

RKNN-Toolkit2目前支持Caffe、TensorFlow、TensorFlowLite、ONNX、DarkNet、PyTorch等模型的加载转换，这些模

内核笔记·2023-12-26 11:51

使用rknn-toolkit2将paddleseg模型导出rknn模型

目录安装paddle2onnx环境将paddle模型导出onnx模型安装rknn-toolkits转化rknn模型安装paddle2onnx环境首先创建一个python虚拟环境condacreate-npaddle2onnxpython==3.10sourceactivatepaddle2onnx下载并安装https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNXcdP

telllong·2023-12-16 13:23

RK3588使用npu运行onnx模型推理

文章目录前言1.安装rknn-toolkit22.将onnx模型转为rknn模型3.通过rknpu2加载rknn模型执行推理前言先说总体流程：1.在x86主机上安装【rknn-toolkit2】2.使用

韭菜钟·2023-10-26 16:43

【教程】-在rknn-toolkit2模拟器中验证测试语义分割模型Yolov5-seg

引言为了以后能够顺利的将模型部署在rk3568开发板中，我们首先要在rknn-toolkit2提供的模拟器环境中进行运行测试，从而保证所选模型能够在开发板上进行部署，测试环境是Ubuntu20.04。

计算机幻觉·2023-10-24 23:39

RKNN-ToolKit2 1.5.0安装教程

引言由于种种原因需要用到开发版RK3568，需要预先安装RKNN-Toolkit2进行模型转化等，博主安装的版本是1.5.0，Ubuntu版本是20.04，python版本3.6。

计算机幻觉·2023-10-24 23:38

RK3568笔记四：基于TensorFlow花卉图像分类部署

在PC使用Windows系统安装tensorflow，并创建虚拟环境进行训练，然后切换到VM下的RK3568环境，使用rknn-toolkit2把模型转成rknn模型部署

殷忆枫·2023-10-21 01:39

RK3568笔记三：部署ResNet50模型

通过ResNet50网络训练了识别10类车的模型并成功了转换成了onnx模型具体训练过程可以参考文章AI项目十七：ResNet50训练部署教程-CSDN博客这里部署使用rknn-toolkit2工具转换成

殷忆枫·2023-10-19 05:36

RK3588S上从训练Minist到部署Minist仓库介绍

数据输入注意数据输入输出训练的时候有输入层的mean和std2.NPU推理3.后处理输出输出结果CNN手写神经网络部署1.Opencv_DNNonnxtime推理2.NPU推理GitHub-rockchip-linux/rknn-toolkit2

小枫小疯·2023-09-22 22:07

rk3568 RKNN配置（部分异常情况）

rk3568RKNN配置PC:Ubuntu18.0+rknn平台：RK3568Python版本：3.6.x安装rknn-toolkit21、下载RKNN_SDK或RK3568源码SDK，cd进入rknn-toolkit2

浅小钰io·2023-09-19 01:30

docker 搭建rknn转换环境

文章目录下载rknn搭建docker环境进入镜像并挂载运行代码下载rknnhttps://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2搭建docker环境进入到docker

东哥爱编程·2023-08-31 07:17

OK3588板卡实现人像抠图（十二）

一、主机模型转换采用FastDeploy来部署应用深度学习模型到OK3588板卡上进入主机Ubuntu的虚拟环境condaactivateok3588安装rknn-toolkit2（该工具不能在OK3588

边缘计算NVIDIA&Rockchip·2023-08-30 17:22

RK3588平台开发系列讲解（AI 篇）RKNN-Toolkit2 模型的加载

RKNN-Toolkit2目前支持Caffe、TensorFlow、TensorFlowLite、ONNX、DarkNet、PyTorch等模型的加载转换，这些模型在加载时

内核笔记·2023-08-25 10:09

RK3588平台开发系列讲解（AI 篇）RKNN-Toolkit2 API 介绍

文章目录一、RKNN初始化及对象释放二、RKNN模型配置沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！本篇章主要讲解RKNN-Toolkit2API详细说明。一、RKNN初始化及对象释放在使用RKNNToolkit2的所有API接口时，都需要先调用RKNN()方法初始化RKNN对象，当不再使用该对象时，通过调用该对象的release()方法进行释放。初始化RKNN对象时，可以设置verbose和ve

内核笔记·2023-08-21 05:21

在OK3588板卡上部署模型实现人工智能OCR应用

一、主机模型转换我们依旧采用FastDeploy来部署应用深度学习模型到OK3588板卡上进入主机Ubuntu的虚拟环境condaactivateok3588安装rknn-toolkit2（该工具不能在

边缘计算NVIDIA&Rockchip·2023-08-01 02:17

使用rknn-toolkit2把YOLOV5部署到OK3588上

使用rknn-toolkit2把YOLOV5部署到OK3588上虚拟环境搭建软件包安装在PC机上运行yolov5目标检测虚拟环境搭建首先在PC的ubuntu系统安装虚拟环境：我的服务器是ubuntu18.04

边缘计算NVIDIA&Rockchip·2023-07-25 00:20

【yolov5系列】yolov5在瑞芯微RK3566上推理的所需链接记录

该文档链接为：https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2/blob/master/Rockchip_Quick_Start_RKNN_SDK_V1.4.0

magic_ll·2023-02-02 11:24

手把手教学YOLOV5在RK3568的部署应用及代码实现

RKNN-Toolkit2环境安装RKNN-Toolkit2是用来把pytorch、tf等训练模型导出为rknn模型，供后续NPU加速使用。

智驱力人工智能·2023-01-31 19:35

Mediapipe 手势模型转换rknn

手势模型低端设备RK3568推理GPU占用比较高尝试3568平台NPU进行推理一下进行tflite模型转换rknn模型手部坐标模型图准备rknn-tookit21.3.0以上环境进入t@ubuntu:~/rknn/rknn-toolkit2

江太翁·2023-01-05 01:06

手把手教你百度飞桨PP-YOLOE部署到瑞芯微RK3588

2.1、创建环境2.2、进入环境2.3、paddle安装2.4、PaddleDetection安装2.5、解决相关依赖问题3、paddle转onnx转rknn环境3.1、创建环境3.2、进入环境3.3、RKNN-Toolkit2

布衣神棍·2022-12-17 09:05

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

1.1工具链(RKNN-Toolkit2) RKNN工具链提供了两种按照方式，一种是“通过pipinstall安装”和“通过Docker镜像安装”，建议“通过Docker镜像安装”。

山水无移·2022-10-25 07:13

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

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