(二) 模型变换 模形变换就是指的在世界坐标系中(world space)做“移动”，“旋转", "缩放"三种操作。首先要说明的，在Opengl中，是用4x4矩阵进行坐标变换，OpenGL的4x4矩阵是按列排列的，就像下面这样。所谓的模型变换，就是对这个矩阵进行变换。 描述三维世界你就得先设计三维模形。 在设计三维模形的时候，它是们于模形坐标系中的，最终它会放置到世界坐标系统中
关于RKNN RKNN 是Rockchip npu 平台使用的模型类型，以.rknn后缀结尾的模型文件。Rockchip 提供了完整了模型转换 Python 工具，方便用户将自主研发的算法模型转换成 RKNN 模型，同时 Rockchip 也提供了C/C++和Python API 接口。
RKNN
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2024-05-21 15:24:31
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1.首先是版本问题 由于硬件为RK1808，本次采用rknn-toolkit 1.7.1进行模型转换和验证。 将pt模型部署在硬件上需要使用C++编程部署，并且需要将pt模型转化为RK可接受的模型。 ① 目前硬件环境RK仅能解析yolov5 5.*版本的模型，对于yolov5更新后的6.0版本，硬件并不支持。 因为yolov5 5.*模型输出形式为三组数据，而yolov5 6.*输出为一组数据。（
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2024-04-10 11:37:20
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一、转模型方法NCNN编译完成后生成的工具中有一个caffe2ncnn，使用这个工具可以将caffe模型转成ncnn模型，该工具的命令参数格式为：./caffe2ncnn [caffeproto] [caffemodel] [ncnnparam] [ncnnbin]，比如：ncnn/build/tools/caffe/caffe2ncnn deploy.prototxt model.caffemo
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2024-01-02 16:57:57
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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。完整代码放在github上。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 pip install 安装”和“通过 Docker 镜像安装”，建议“通过 Docker 镜像安装”。具
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2024-03-25 17:37:55
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最近的主要任务是完成自训练的yolov5s模型转rknn模型。学习笔记：非github资料收集：以下为收集资料阶段的结果：1、首先从RP-rknpu配置说明的文件可以知道：RV1126_RV1109 的 npu 默认配置为 mini 的，mini 是不带 rknn_server 的，所以不能通过 pc 端连接 主板仿真。但是可以解决。——————————————————————群内笔记：2、rkn
# PyTorch模型转换为RKNN的完整指南
在深度学习应用中，PyTorch以其灵活性和易用性备受开发者青睐。然而，在一些嵌入式系统或物联网设备上，直接使用PyTorch模型可能过于庞大，无法高效运行。为了在这些设备上实现深度学习模型的推理，我们通常需要将PyTorch模型转换为RKNN格式。RKNN是Rockchip的神经网络推理引擎，它可以为Rockchip硬件提供优化支持。
## 1
1.linux的基本命令linux的命令格式：命令 【选项】【 参数】查询目录中的内容：lsls 【选项】【文件或者目录】选项：
-a 显示所有的文件，包括隐藏文件
-l 显示详细信息
-d 查看目录属性
-h人性化显示文件大小
-i 显示inode在我们显示目录中详细信息中，我们对系列数据进行解释目录内容依次是：
“drwxr-xr-x”：表示权限，
“.”ACL权限，
2：引用计
Ruyi环境搭建与NNIE模型转换与使用一、Ruyi是一个集成 开发环境 ，主 要用于模拟程序运行，模型转换，验证对比。模型转换后，Ruyi提供了一些仿真库，让Ruyi可以仿真模型转换后的模块一样，运行得到相同结果。常用功能仿真即可，我们只需要知道结果，然后跟原模型输出结果做对比即可,甚至更多时候我们只是直接在目标板上跑。关于模型转换后是否精度正确，那么他就需要运行caffe，来加载模型，并跑一张
模型转换Rockchip提供RKNN-Toolkit开发套件进行模型转换、推理运行和性能评估。用户通过提供的 python 接口可以便捷地完成以下功能：1）模型转换：支持 Caffe、Tensorflow、TensorFlow Lite、ONNX、Darknet 模型，支持RKNN 模型导入导出，后续能够在硬件平台上加载使用。2）模型推理：能够在 PC 上模拟运行模型并获取推理结果，也可以在指定硬
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2024-03-29 13:20:00
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搭建caffe平台：先在Linux系统下搭建caffe环境，安装依赖包：sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compilersudo apt-get install --no-install-recommends lib
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2024-07-26 01:53:04
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首先按顺序讲下转换的步骤过程，若遇到问题可以看看最后的【可能遇到的问题】有没有你的问题呢。 已经转好了onnx，完成了二分之一，接下来就一起转nccn吧。1. ncnn环境搭建# 准备基础环境
sudo apt install build-essential libopencv-dev cmake
# 编译安装protobuf依赖库
git clone https://github.com/pr
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2024-03-21 09:28:06
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4.1开发环境搭建8GB以上1.7.5版本NPU退出conda安装sdk4.1.22搭建模型训练环境模型转换4.1.31 RKNN模型转换步骤4.1.33TensorFlow预训练模型转换为RKNNTensorFlow官网下载模型-转换-部署4.1.33TensorFlow自训练模型转换为RKNN自己训练模型
模型转换4.1.31 RKNN模型转换步骤4.1.33TensorFlow预训练模型转换为RKNNTensorFlow官网下载模型-转换-部署4.1.33TensorFlow自训练模型转换为RKNN自己训练模型
前言实验室的项目需要用到Firefly的AIO-3399 ProC开发板，该型号开发板集成了硬件加速芯片NPU（神经网络加速单元），经tensorflow、PyTorch等训练好的模型可用官方提供的RKNN Toolkit工具转换为.rknn格式的模型，运行在开发板上利用NPU进行对数据的后向推理加速处理。RKNN Toolkit开发套件安装繁琐，前前后后折腾了一周的时间才算部署成功，故记录下部署
rknn转模型
原创
2023-05-18 17:17:43
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rknn.load_onnx 无法加载onnx模型报错如下,--> Loading onnx modelWARNING: ONNX Optimizer has been moved to https://github.com/onnx/optimizer.A
原创
2022-04-27 22:25:42
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文章目录pytorchpytorch安装pytorch转onnx关于pytorch模型的题外话cntkcntk安装cntk转onnxmxnetmxnet安装mxnet转onnxcaffe2caffe2安装caffe2转onnxtensorflowtensorflow安装onnx-tensorflow安装tensorflow转onnxcaffecaffe->caffe2->onnx或c
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2024-03-28 11:22:50
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一.KNN算法概述KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像（Kmeans是无监督学习算法），但却是有本质区别的。那么什么是KNN算法呢，接下来我们就来介绍介绍吧。二.KNN算法介绍KNN的全称是K Nearest Neighbors，意思是K个最近的邻居，从这个名字我们就能看出一些K
目录一、安装树莓派系统：二、安装opencv3.4.0:三、安装Tensorflow==1.9.0：四、参考目录：一、安装树莓派系统：第一步：在官网下载并解压系统文件（可选择有桌面的系统（下图中第一个.zip文件）），地址为：https://www.raspberrypi.org/downloads/raspbian/。第二步：下载并安装 SD Card Formatter 地址为：链接：http
