rknn

Linux调试笔记

/rknn_MNIST打断点b110/main(行号/函数名)单步调试s（step）单步跳过n（next）继续c（cont
warren@伟_·2023-08-09 01:14

rv1126更新rknpu驱动教学

板查看板端版本--------------------------------------------------1：查看npu驱动版本dmesg|grep-igalcore，可以看到版本为6.4.3.52：查看rknn-server
warren@伟_·2023-08-09 01:11

rv1109/1126 rknn 模型部署过程

量化环境模型量化需要安装rk的工具包：rockchip-linux/rknn-toolkit(github.com)版本要根据开发板的固件支持程度来，如果二者不匹配，可能转出来的模型无法运行或者结果不对
CodingInCV·2023-08-04 13:53

yolov8在rknn(rv1109/1126)模型转换、量化移植过程

续：rv1109/1126rknn模型量化过程_CodingInCV的博客-CSDN博客Yolov8简介yolov8是比较新的目标检测模型，根据论文和开源项目的报告，相对使用比较广泛的yolov5提升还比较明显
CodingInCV·2023-08-04 11:20

yolov5的运行环境配置、参数修改和训练命令，并将训练的pt模型转换为rknn模型，并推理

yolov5训练数据集，得到best.pt(Windows系统)1.下载YOLO项目代码2.环境安装3.数据集下载：三.best.pt转为onnx模型(Windows系统)四.best.onnx转为best.rknn
不贰洛客·2023-08-03 03:47

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

【边缘设备】yolov5训练与rknn模型导出并在RK3588部署（亲测有效）

保姆级教程，看这一篇就够用了。在翻阅了网络上很多资料后，发现很多版本的信息比匹配。花了一周的时间配置环境，以及环境验证，然后写了这篇长文。有过程，有代码，有经验，欢迎大家批评指正。一、环境准备将宿主机和开发板接入同一个局域网，方便开发。（一）宿主机PC电脑，x86_64,带显卡,配置不表,能训练和开发即可。系统：ubuntu22.04LTS版本(ubuntu18.04LTS以上)自带的远程软件：R
黄金旺铺·2023-07-30 13:23

OK3588的NPU加速推理resnet18—rknn_toolkit_lite2的Python语言篇

OK3588的NPU加速推理MobileNet——Python语言篇Rknn_toolkit_lite2Miniconda安装创建虚拟环境并运行NPU加速推理代码注释Rknn_toolkit_lite2RKNNToolkitLite2
边缘计算NVIDIA&Rockchip·2023-07-29 07:03

【yolov8系列】将yolov8-seg 模型部署到瑞芯微RK3566上

前言之前记录过【yolov5系列】将模型部署到瑞芯微RK3566上，整体比较流畅，记录了onnx转rknn的相关环境配置，使用的rk版本为rknn-toolkit2-v1.4.0。
magic_ll·2023-07-28 17:49

OK3588板卡上使用rknpu2加速推理yolov5和mobilenet--C语言篇

gitclonehttps://github.com/rockchip-linux/rknpu2yolov5s进入虚拟环境condaactivateok3588进入路径cdrknpu2/examples/rknn_yol
边缘计算NVIDIA&Rockchip·2023-07-26 16:55

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

onnx如何改变输入的维度

最近遇到一个难题，就算在用行为识别onnx转rknn的时候提示维度不对，因为行为识别模型是5维的。而rknn只支持4维。
AI界扛把子·2023-07-21 19:07

rknn模型转换问题记录

rknn模型转换问题记录识别框问题2022.8.3修改：识别框问题yolov5s训练效果良好（自定义数据集，口罩识别）https://github.com/airockchip/yolov5.githttps
孤妄~·2023-07-20 20:11

在RK3588上使用Gstreamer做推拉流并推理记录

在RK3588上使用Gstreamer做推拉流并推理记录基础环境角色版本rknn-toolkit21.2.0python3.7.31.视频流使用结构视频流拉取：video/rtsp/camera!
孤妄~·2023-07-20 20:40

YOLO-V5分类实战系列 —— 调优自己的数据集+RK1808部署

数据增强库：torchvision4、ONNXCPU推理4.1、Pt模型转为ONNX4.2、ONNX推理验证4.3、ONNXCPU推理（C++）5、RK1808部署5.1、查看模型输入、输出名字5.2、转换为RKNN
X_Imagine·2023-07-18 06:42

RockX和RKNN都是什么，如何进行应用呢？

RockX和RKNN都是什么，如何进行应用呢？RockX的介绍RockX用来做什么？
边缘计算NVIDIA&Rockchip·2023-07-16 15:55

DETR模型转RKNN

目录1.前言2.准备工作3.开始转模型4.测试代码5.不想转，直接用也可以，转好的给你，请关注评论一下1.前言RKNN出最新版本了，测试了一下，rk在transformer方面做了很多的工作，至少之前不能转的模型
呆呆珝·2023-06-15 16:59

RV1126笔记一：环境搭建及SDK编译

注：如果需要自训练yolov5模型，这里推荐使用正点原子的RV1126AI开发板，两块板子都测试过，易百纲的SDK版本过旧，无法转换RKNN模型。
殷忆枫·2023-06-14 11:10

技术帖——飞凌嵌入式RK3588开发板推理模型转换及测试

RKNN（RockchipNeuralNetwork）是一种用于嵌入式设备的深度学习推理框架，它提供了一个端到端的解决方案，用于将训练好的深度学习模型转换为在嵌入式设备上运行的可执行文件。
飞凌嵌入式·2023-06-09 15:08

Yolov5s算法从训练到部署

中验证训练算法模型克隆Yolov5代码工程制作数据集划分训练集、验证集修改工程相关文件配置预训练权重文件配置数据文件配置模型文件配置超参数配置测试训练出来的算法模型量化转换算法模型pt转onnxonnx转rknn
small_planet·2023-06-08 22:51

AI-新手玩转RKNN

关于RKNNRKNN是Rockchipnpu平台使用的模型类型，以.rknn后缀结尾的模型文件。
ansondroider·2023-06-08 20:02

Rk1126 实现 yolov5 6.2 推理

includeonnx--simplify安装rk环境安装部分参考网上,有很多.参考:https://github.com/rockchip-linux/rknpu转换RK模型并验证yolov562_to_rknn
J ..·2023-06-08 03:59

迅为iTOP-3568开发板安装 RKNN Toolkit Lite2

1、输入以下命令安装Python3.7、pip3、gccapt-getinstallpython3python3-devpython3-pipgcc2、安装相关依赖，输入以下命令：注：Toolkit-lite2本身并不依赖opencv-python，但是在示例中需要用到这个模块，所以安装时也一并安装。如果不用到图像相关的处理，可以不安装该依赖库apt-getinstall-ypython3-ope
mucheni·2023-04-12 12:19

RKNN模型部署（3）—— 模型转换与测试

文章目录1常用API介绍1.1rknn初始化及释放1.2rknn模型配置1.3PT模型加载1.4rknn模型转化1.5模型导出1.6rknn运行环境初始化1.7rknn模型推理1.8rknn性能评估2pth2pt3pt2rknn3.1
机器人涮火锅·2023-04-10 10:57

RKNN模型部署（2）——环境配置

文章目录前言1、前期准备2、PC端环境配置2.1创建虚拟环境2.2依赖库安装2.3其他库安装3、虚拟端环境配置3.1安装Ubuntu系统3.2下载并安装anaconda3.3创建py36虚拟环境4、虚拟端安装RKNN-Toolkit4.1
机器人涮火锅·2023-04-10 10:27

RKNN模型部署（4）—— 模型部署

文章目录1、简介2、模型部署流程1、简介  RKNNSDK为带有RKNPU的芯片平台提供C语言编程接口，用于用户部署RKNN模型。
机器人涮火锅·2023-04-10 10:27

【开源项目】模型网络可视化查看器Netron

Netron支持ONNX、TensorFlowLite、Caffe、Keras、Darknet、PaddlePaddle、ncnn、MNN、CoreML、RKNN、MXNet、MindSporeLite
hey_girl_·2023-04-09 17:28

iTOP-3568开发板NPU使用安装RKNN Toolkit Lite2

1输入以下命令安装Python3.7、pip3、gccapt-getinstallpython3python3-devpython3-pipgcc2安装相关依赖，输入以下命令：注：Toolkit-lite2本身并不依赖opencv-python，但是在示例中需要用到这个模块，所以安装时也一并安装。如果不用到图像相关的处理，可以不安装该依赖库apt-getinstall-ypython3-openc
mucheni·2023-04-06 22:29

[RV1109/RV1126系列]-4.RGA、DRM对图像Resize加速

RGA、DRM对图像Resize加速  上文中，我们已经部署好RKNN基本的转换、部署工具的安装操作，下面我们对在视觉算法中常用Resize操作进行优化提速，因RV1126/1109采用ArmA7的处理器
Ant5985·2023-04-06 08:33

安装rknn_toolkit-1.7.1

安装的虚拟环境rknn的python环境为python==3.6本人电脑的配置电脑装配了anaconda，而且配置的是国内的镜像网站，如果有不懂如何配置请移步我的博客Anaconda的镜像源添加和删减电脑的
夏子期lal·2023-04-02 19:14

关于whl,你想知道的

说白了，.whl就是python的压缩包举个栗子：rknn_toolk
gaoenyang760525·2023-04-01 19:38

2022-12-05如何在rv1109~rv1126开发板上部署自己的yolov3模型？

1、获取yolov3模型2、模型转换（.weights→.rknn）3、C++编译4、在rv1109~rv1126上运行yolov3模型这里面涉及到了C++的知识，本人目前才开始接触，刚学完最基础的部分
LJhaha·2023-03-30 18:41

香橙派5使用NPU加速yolov5的实时视频推理（二）

三、将best.onnx转为RKNN格式这一步就需要我们进入到Ubuntu20.04系统中了，我的Ubuntu系统中已经下载好了anaconda，使用anaconda的好处就是可以方便的安装一些库，而且还可以利用
孙启尧·2023-03-13 10:47

【正点原子Linux连载】第五章 RKMedia编译和使用 摘自【正点原子】ATK-DLRV1126系统开发手册

第五章RKMedia编译和使用5.1RKMedia编译Rkmedia是RK官方封装一层简易的API，把RGA、MPP、RKNN等等这些接口封装成高级的接口。
正点原子·2023-02-21 11:05

pt模型转化为rknn的常见问题整理

rknntoolkit版本为1.7.1、torch版本为1.6、Python3.6；本次待转换模型为自训练的yolov5s模型，整个转换过程分两步：pt模型转化为onnx，然后将onnx通过rknntoolkit转化为rknn
123小星星·2023-02-07 08:55

将yolov5s模型部署到rknn(c++环境)

2将pt模型转换成rknn模型。
qq_26847897·2023-02-07 08:50

hrnet量化rknn格式

importurllibimporttracebackimporttimeimportsysimportwarningsimportnumpyasnpimportcv2fromrknn.apiimportRKNNRKNN_MODEL="hrnet_w32_macaque_256x192-f7e9e04f_20210407.rknn"IMG_PATH
AI界扛把子·2023-02-07 08:48

yolov5篇---yolov5训练pt模型并转换为rknn模型，部署在RK3588开发板上——从训练到部署全过程

yolov5训练pt模型并转换为rknn模型，部署在RK3588开发板上——从训练到部署全过程一、任务介绍二、实验过程2.1使用正确版本的yolov5进行训练(平台：x86机器ubuntu22.04系统
心惠天意·2023-02-07 08:17

yolov5s的pt文件转换成rknn（在rk3399pro用python环境运行）

1下载rknn中指定的yolov5版本，我查到的版本是c5360f6e7009eb4d05f14d1cc9dae0963e949213，但是这个版本没有转换成功，用dd7f0b7e05e7658e9cd4fc8f02de5b7df060785d
qq_26847897·2023-02-07 08:10

[rknpu][yolov5]自训练yolov5模型运行于rv1126npu上（一）训练yolov5模型并转换为onnx模型

2）rknn-toolkit疑似不支持pow层，没细看，一一排查，从结果而言有pow层的那几条输出会为零。3）rknpu官方例
Bug喵·2023-02-05 13:17

npu开发简介

提供AI应用开发接口：提供RKNN跨平台
Amao_come_on·2023-02-04 14:31

【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

RKNN Toolkit工具使用总结

开发环境Ubuntu18.04RKNNToolkit工具下载链接：https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit安装RKNNToolkitpip3install
青春须早为,岂能长少年·2023-02-01 07:06

RKNN-Toolkit安装

1pip安装系统依赖首先建立虚拟环境创建python3.6的环境condacreate-nrknnpython=3.6.6#创建新的虚拟环境condaactivaterknn#激活新建的虚拟环境sudoaptinstallpython3-tkpipinstallnumpy==1.18pipinstalltensorflow==1.15pipinstalltensorflow-gpu==1.15pi
雨浅听风吟·2023-02-01 07:05

rknn环境安装笔记

目录rknn3399Pro简介驱动安装：安装python环境：依赖项安装：安装异常解决：rknn测试例子yoloxonnx导出rknn代码rknn3399Pro简介https://www.ruiyixi.com
AI视觉网奇·2023-02-01 07:34

关于rknn-toolkit的yolov5的例子

一、github的commit版本在rknn-toolkit中有所用yolov5的commit号：c5360f6e7009eb4
Jormungand123·2023-02-01 07:03

瑞芯微 Rockchip RKNN-Toolkit 环境搭建

瑞芯微RockchipRKNN-Toolkit环境搭建flyfishRKNN-Toolkit介绍RKNN-Toolkit是一个软件开发工具包，为用户提供在PC和RockchipNPU平台上的模型转换、推理和性能评估
西西弗Sisyphus·2023-02-01 07:33

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

pytorch模型转onnx-量化rknn（bisenet）

1.pytorch模型转化onnx先把pytorch的.pth模型转成onnx,例如我这个是用Bisenet转的，执行export_onnx.pyimportargparseimportos.pathasospimportsyssys.path.insert(0,'.')importtorchfromlib.modelsimportmodel_factoryfromconfigsimportset
blue_lala·2023-01-29 20:46

RKNN模型训练转换部署

1.背景做了一个手机版本的人流量计数，显然不能最终真实环境实施，因为数据集不够，并且硬件还需要搭载其他设备，所以使用的是安卓工控机，但推理速度非常慢，接近500ms，换一个好的CPU,比如3568工控机等，速度也是在150ms左右，但是发现了Firefly相关文档，瑞芯微，可以用NPU做计算，那开始吧。2.先快速体验一下NPUROC-RK3568-PC板子这是一款次旗舰级，3588性能会更高，目前
wantao1008hh·2023-01-21 09:32
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