因工作需要，需要将目标检测模型 部署在开发板上。在走了很多弯路后 找到一个成功的案例并记载下来这里说一下我现有的硬件设备 。我是购买的RADXA的rock3a开发板 搭载的soc是rk3568这是开发板的正面图，因为瑞芯微针对计算机视觉中的目标检测模型有一套自己的前向推理框架，所以我就着眼于搭载rockchip的开发板rock3a目标检测模型 这里采用的是yolo模型 由于原生yolo
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2024-07-05 20:05:07
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目录Keras简介快速浏览模型安装和导入转换器将Keras模型转换为ONNX摘要和后续步骤参考文献下载源547.1 KB系列文章列表如下：ONNX系列一 --- 带有ONNX的便携式神经网络ONNX系列二 --- 使用ONNX使Keras模型可移植ONNX系列三 --- 使用ONNX使PyTorch AI模型可移植ONNX系列四 --- 使用ONNX使TensorFlow模型可移植ONNX系列五
# 从入门到精通：如何实现"from rknn.api import rknn"
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现"from rknn.api import rknn"这个操作。在这篇文章中，我将逐步展示整个流程，并为每一个步骤提供详细的代码示例和解释。
## 整个流程
在介绍每一个步骤之前，我们先来看看实现"from rknn.api import rknn"的整个流程。以下
原创
2024-04-28 10:21:38
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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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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。 文章目录1.可视化工具的启动2.可视化工具功能介绍3.本人遇到的问题汇总 1.可视化工具的启动RKNN ToolKit有两种使用工具，一种是通过Python工具进行模型转换及量化，另一种通过可视化工具手动选择进行模型转换及量化
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2024-06-21 17:27:14
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Rancher 的部署有三种架构：单节点 Kubernetes ，单节点 Docker, 高可用 Kubernetes。 这里总结一下高可用的集群的准备条件。节点配置 在 RKE 集群中安装 Rancher 高可用，官方建议为高可用配置以下基础设施：3 个 Linux 节点，通常是虚拟机，可以自行选择的基础设施提供商，例如阿里云，腾讯云。1 个负载均衡器，用于将流量转发到这三个节点。一条 DNS
本文硬件平台采用飞凌嵌入式RK3568开发板，主要讲解如何将RK3568的PCIe复用为SATA功能，本文使用的思路和方法仅供参考使用，其它arm开发板虽然芯片不同，但思路和方法有很多的共性，希望对您在板卡的使用中能够有所帮助，更多ARM开发板相关资讯，关注飞凌嵌入式知识库。
本文硬件平台采用飞凌嵌入式RK3568开发板，主要讲解如何将RK3568的PCIe
目录前言一、QAT量化浅析二、YOLOv5模型训练1. 项目的克隆和必要的环境依赖1.1 项目克隆1.2 项目代码结构整体介绍1.3 环境安装2. 数据集和预训练权重的准备2.1 数据集2.2 预训练权重准备3. 训练模型3.1 修改数据配置文件3.2 修改模型配置文件3.3 训练模型3.4 mAP测试三、YOLOv5-QAT准备工作1. 项目克隆2. 安装依赖3. 数据集和权重准备4. 代码修
常用的命令和操作： 1、backup和COPY 2、list 3、delete 和crosscheck 4、change 5、rman>report schema; --查看数据库有哪些表空间和数据文件 6、备份脚本 7、执行SQL语句(rman中的sql环境不能执行SELECT语句) 8、RMAN备份相关的动态性能表
1、backup和copy
backup 逻辑物
一、环境说明：1、上位机 主机配置：win10（强制要求win 10）OS专业版 22H2 虚拟化软件：VMware pro 17.0.2； 虚拟机系统：Ubuntu20.04.1（要求>=18.0）；x86-64位- 5.15.0-87-generic（分配处理器内核数4个，300GB（gparted可扩容） ，装机）； 2、板载A：OrangePi 5 Plus 16GB + Micor
下面介绍几个IRC名词：NICKNAME (或nick) 昵称。在命令中可以表示你本人或者其他聊天客。#CHANNEL (或#chan) 频道、聊天室房间名字。房间名字前面一定要加 # 符号。服务器机器人 是irc上的服务器机器人。他的最基本职责是呆在房间内并使房间继续生效。在cr1.3以后的irc服务器里面，只有注册了的房间才会有守房间的机器人。帽子 就是管理权限标志@的俗称.取之于乌纱帽.这个
kNN 可以说是最简单的监督学习分类器了。想法也很简单，就是找出测试数据在特征空间中的最近邻居。1.1 Opencv中的kNN这里我们将红色家族标记为 Class-0，蓝色家族标记为 Class-1。还要再创建 25 个训练数据，把它们非别标记为 Class-0或者 Class-1。Numpy中随机数产生器可以帮助我们完成这个任务。 然后借助 Matplotlib 将这些点绘制出来。红色家族显示为
1.创建你的包catkin_create_pkg depth_rgb_image2. 将以下代码粘贴到src/depth_rgb_image.cpp#include <stdlib.h>
#include <iostream>
#include <string>
//【1】
#include <XnCppWrapper.h>
#include "o
1.背景物体检测（object detection）是计算机视觉非常重要的一个领域。RCNN作为该领域的开山鼻祖，在深度学习出现之前，传统方法始终无法处理好物体检测问题（会通过非常庞大的计算，来算出结果），在深度学习方法引入之后，物体检测领域就有了改变。最著名的是RCNN系列，另外还有YOLO、SSD系列。首先总结一下RCNN。2.步骤RCNN算法分为4个步骤候选区域生成： 一张图像生成1K~2K
剪枝在dfs的应用——以切木棒问题为例在dfs中，大致有如下几种剪枝方法：优化搜索顺序 在搜索过程中，可以先从大的开始搜索。道理很简单，以填充空间为例，当我们先用体积大的物体填充时，空间会更快被填满，而剩余可选的决策数就少了。相反，如果从小物体开始，那么还会有很多空间，而可供选择的决策也有很多。排除等效冗余 防止某个方案的重复出现，如对于某些组合，先选择A再选择B和先选择B再选择A的情况，这时我们
代码如下from rknn.api import RKNN INPUT_SIZE = 64 if __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 # channel_mean_value='0 0 0 255'，那么模型推理时，将会对RGB数据做如下转换 # (R - 0)/255, (G - 0)/255, (B - 0)/255。推理时，RKNN模型
原创
2021-09-02 17:09:33
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1，首先参考sdk/external/rkmedia/examples/rkmedia_vi_rknn_venc_rstp_test.c的代码，并在同一目录下创建rkmedia_vi_venc_rtsp_md.c文件，适配自己的摄像头编写代码。这里我使用的摄像头为USB摄像头，输出图像格式为YUYV，有两种分辨率，分别为640x480,1280x720.2，编写代码之前先在同目录下的CMakeLi
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2024-03-20 07:10:25
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1 - kd TreeKD树是一种对K维空间中的实例点进行存储以便对其进行快速检索的树形数据结构。KD树其实就是二叉树，表现为对K维空间的一个划分，构造kd树相当于不断的用垂直于坐标轴的超平面将k维空间切分，构成一系列的k维超矩形区域，即kd树就是二叉树在高维上的扩展。kd树的每个节点最后对应于一个k维超矩形区域。kd树搜索的平均计算复杂度是O(logN)。假如维度是k, 而样本点一共N个，那么最
·第一段叫前端（Frontend）：其输入为源代码，输出为中间表示（IntermediateRepresentation，简写为IR，IR也被称作中间代码、中间语言）。IR没有标准语法。各编译器都可以自定义IR。比如LLVM就有LLVM IR，而Java字节码也是一种IR。前端的工作主要是解析输入的源码，并对其进行词法分析、语法分析、语义分析、生成对应的IR等。·第二段叫优化器（Optimizer
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2024-07-09 21:17:52
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一、引言 RK3588S支持NPU，提供高达6.0Tops的算力，可以用于部署深度学习项目。本篇文章介绍Yolo v5代码开发、模型转化（RK3588S只支持rknn模型文件）、部署。 使用的RKNN-TooKit2，具体的环境搭建，请参考博文：RK3588(自带NPU)的环境搭建和体验（一
