在实际应用中，使用PyTorch将模型部署到RKNN（Rockchip NPU）上时，很多开发者经常会遇到推理效果差的问题。这个问题会直接影响到业务的最终效果，尤其是在进行图像处理、语音识别等场景中，推理准确性至关重要。本文将围绕“PyTorch RKNN推理效果很差”的问题，提供一套系统解决方案。
在解决问题的过程中，问题逐步演进，我们观察到几个关键节点：
1. 初始模型在PyTorch环境
RKNN-Toolkit转换Tensorflow模型至Rockchip NPU推理并进行性能评估 文章目录RKNN-Toolkit转换Tensorflow模型至Rockchip NPU推理并进行性能评估一、基本知识二、环境部署2.1环境准备2.2安装RKNN-Toolkit（以Python3.6为例）2.3注意事项：三、Tensorflow模型转换、推理及评估3.1在PC上仿真运行3.2在RV11
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2024-03-15 15:56:25
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理性行为理论理性行为理论（theory of reasoned action，TRA），是由美国学者Fishbei和Ajzen于1975年提出的。这个模型研究的是有意识行为意向的决定因素，实际上可用于解释任何一种人类行为，是研究人类行为最基础且最有影响的理论之一。该理论认为：个体的行为由行为意向引起，行为意向由个体对行为的态度和关于行为的主观规范两个因素共同决定。态度是个体对一个行为喜欢与否的评价
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2023-08-24 10:29:25
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1. 二分图二分图(Bipartite Graph)：简单来说，如果图中点可以被分为两组，并且使得所有边都跨越组的边界，则这就是一个二分图。准确地说，把一个图的顶点划分为两个不相交集\(U\)和\(V\)，使得每一条边都分别连接\(U\)、\(V\)中的顶点。如果存在这样的划分，则此图为一个二分图。下图中图2是一个二分图，图1也是一个二分图，仔细观察会发现，这两个图其实是完全一样的。匹配(Matc
pytorch_model_to_tensorflowpytorch模型(.pt文件)转tensorflow(.pb文件)
need:
transform model of pytorch1.x to tensorflow2.x,
deploy for tf-serving说明目的: pytorch进行实验等, tf-serving部署最后的模型; 需求: pytorch1.x的模型(.pt文件
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2023-09-21 08:45:11
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KNN分类算法（先验数据中就有类别之分，未知的数据会被归类为之前类别中的某一类！）1、KNN介绍K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。机器学习，算法本身不是最难的，最难的是：1、数学建模：把业务中的特性抽象成向量的过程；2、选取适合模型的数据样本。这两个事都不是简单的事。算法反而是比较简单的事。本质上，KNN算法就是用距离来衡量样本之间的相似度。&
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2024-09-06 23:25:56
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为了将训练的yolo v8部署到rk3588运行。按照官方文档与流程进行了转换尝试。 由于之前做过torch模型转onnx再转rknn，因此继续使用这个套路推进。翻阅了一些前人的智慧 直接使用模型精度惨不忍睹，还是要在理解的基础上演化运用，这里记录一些踩到的关键坑。1、 选择网络输出的node使用yolo官网写的导出onnx格式代码导出onnx模型torch_model = YOLO("best
多线程线程与进程线程创建继承Thread类实现Runnable接口实现Callable接口线程状态线程中断守护线程线程同步Synchronized死锁线程池ThreadLocal高并发ReentrantLockReadWriteLockStampedLockAtomic常用API 线程与进程一个进程可以包含一个或多个线程，但至少会有一个线程。操作系统调度的最小任务单位其实不是进程，而是线程。创建
1.服务器环境配置1.1GPU驱动安装下载GPU驱动https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/选择对应的显卡型号以及操作系统，点击搜索选择最新的下载安装即可（所有选项默认设置最好）终端输入命令查看是否安装正确nvidia-smi出现以下信息表明安装正确，其中红框为可以支持的cuda最高版本1.2安装CUDA下载CUDA Toolkithttps://develop
ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。无第三方依赖，跨平台，手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架。支持大部分常用的 CNN 网络: Classical CNN: VGG AlexNet GoogleNet Inception …
Practical CNN: ResNet DenseNet SENet FPN …
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2024-04-15 14:59:03
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网络结构Yolov5发布的预训练模型，包含yolov5l.pt、yolov5l6.pt、yolov5m.pt、yolov5m6.pt、yolov5s.pt、yolov5s6.pt、yolov5x.pt、yolov5x6.pt等。针对不同大小的网络整体架构（n, s, m, l, x）都是一样的，只不过会在每个子模块中采用不同的深度和宽度，分别应对yaml文件中的depth_multip
一 Value-BasedQ-LearningQ-Learning是RL算法中Value-Based的算法，Q即为Q(s,a)就是在某一时刻的s状态下(s∈S)，采取 动作a (a∈A)能够获得收益的期望，环境会根据agent的动作反馈相应的回报reward。所以算法的主要思想就是将State与Action构建成一张Q-table来存储Q值，然后根据Q值来选取能够获得最大的收益的动作。 下面是Q-
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2024-09-12 08:39:36
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前言大家好！爱写靶机渗透文章的我又来了，该靶机被设计者定义为初级-中级，最后小弟完成整个渗透的时候也的确是比较简单的；但是中间设计者设计了一个坑，小弟在那里被困了好几天，都塌喵的开始怀疑人生了。下面会介绍，本靶机设计者一共设置了4个flag，本次入侵也已拿到4个flag和root权限为止。 靶机安装/下载Raven：1靶机下载：https://pan.baidu.com/s/
既然已经有模型和数据了，是时候在数据上优化模型参数来训练、验证和测试它了。模型训练是一个迭代过程；在每一次迭代（epoch），模型会作出一个预测，计算其预测误差（loss），收集误差关于模型参数的导数（如前一节所述），并使用梯度优化这些参数。关于这一过程的详细信息，可以观看backpropagation from 3Blue1Brown。先决代码我们从Datasets & DataLoad
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2023-07-29 20:26:56
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<<Pytorch推理及范式>>第二节课作业必做题1.从torchvision中加载resnet18模型结构，并载入预训练好的模型权重 ‘resnet18-5c106cde.pth’ (在物料包的weights文件夹中)。import torch
# 加载模型结构
import torchvision.models as models
model = models.resn
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2024-01-10 23:51:57
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当一副图像放在我们面前时， 依赖于我们强大的大脑，几乎可以立即识别出其中包含的物体。而机器却需要花费大量时间和训练数据来识别这些物体。但随着硬件和深度学习的进步，这件事变得简单了。以下面的图像为例，机器现在能够以令人难以置信的准确率识别图像中的不同物体。 物体检测在各种不同的领域得到了迅速的采用。具体来说，它可以帮助自动驾驶汽车安全地穿过人群、检测零件质量、人
# 使用 PyTorch 转换为 RKNN 的完整指南
## 1. 流程概述
在将 PyTorch 模型转换为 RKNN（Rockchip NPU 中间表述格式）之前，需要遵循一系列步骤。这些步骤包括准备数据、训练模型、模型导出、使用 RKNN 工具进行转换等。
以下是整个流程的概述表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装必要的库 |
| 2
原创
2024-10-09 06:11:14
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# PyTorch 转 RKNN：完整流程指导
在深度学习的应用中，模型的转换是一个常见的任务，尤其是从 PyTorch 转换为 RKNN（Rockchip Neural Network）。本文将详细介绍整个转换的流程，并逐步给出所需的代码示例，帮助刚入行的小白掌握这一过程。
## 流程概览
转换流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-10 05:57:05
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Python和R之间转换的基本指南这里介绍的方法与我们自学习外语的时候使用的方法是有共同之处的，例如我们要学习英语，可以使用以下三个关键的练习帮助我从笨拙地将中文单词翻译成英语，转变为直接用英语思考和回答（英语思维）。把新的英语单词和我已经知道的中文单词关联起来。把英语和中文的单词作比较，使我能很快地领会这个生词的意思。重复这个词很多次，并在许多不同的场景中使用它，把这个词深深地刻在我的脑海里。利
