RKNN-Multi-Threaded 项目推荐
【免费下载链接】rknn-multi-threaded 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rk/rknn-multi-threaded
1. 项目基础介绍和主要编程语言
RKNN-Multi-Threaded 是一个基于 Rockchip RKNN 框架的多线程神经网络推理库。该项目主要使用 Python 语言进行开发，旨在通过多线程技术优化深度学习模型在嵌入式设备上的执行效率。项目适用于 Rockchip RK3588/RK3588S 等嵌入式平台，能够显著提升推理帧数和资源利用率。
2. 项目核心功能
该项目的主要功能包括：
- 多线程异步操作：通过多线程技术，充分利用 RK3588/RK3588S 的 NPU（神经网络处理单元），提高推理帧数。
- 模型优化：支持对 YOLOv5s 等常见深度学习模型进行优化，通过修改激活函数（如将 SiLU 修改为 ReLU），在损失少量精度的情况下获得较大的性能提升。
- 性能监控：提供脚本用于监控设备的温度和 NPU 占用情况，帮助用户更好地管理和优化设备性能。
3. 项目最近更新的功能
截至目前，项目最近的更新内容包括：
- 模型更新：引入了新的模型
yolov5s_relu_tk2_RK3588_i8.rknn，通过修改激活函数为 ReLU，进一步提升了推理性能。 - 性能测试：增加了多线程模型帧率测试功能，用户可以通过运行
performance.sh脚本进行 CPU/NPU 定频，以减少测试误差。 - 温度监控：新增了
rkcat.sh脚本，用于实时监控设备的温度和 NPU 占用情况，帮助用户更好地了解设备运行状态。
通过这些更新，RKNN-Multi-Threaded 项目在性能优化和设备管理方面得到了进一步的提升，为用户提供了更高效、更稳定的深度学习推理解决方案。
【免费下载链接】rknn-multi-threaded 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rk/rknn-multi-threaded
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
