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RSS订阅原创 通过pytorch训练转成onnx，在转换成rk npu能识别的model容易出问题，这里记录下
通过pytorch训练转成onnx，在转换成rk npu能识别的model容易出问题，这里记录下转换过程成功的log,RKNPU
2025-09-28 09:57:01
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原创 RK3588 采用NPU 深度学习， opencv+onnx边缘计算
本文记录验证RK3588 +opencv + npu 边缘计算，物体识别，为了便于进行交互和互联网开发，我们在Android14版本上运行情况，Ubuntu系统也差不多。板子配置如下。RK3588+Android14+8G内存+128G EMMC从单个NPU性能上对比，RK3588相比RK3566和RK3568性能提升很大，用640分辨率进行推理，NPU推理单次耗时约42ms，基本能达到23帧左右，如果通过对算法和资源进行优化基本可以跑60帧 ，
2025-07-07 19:47:31
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原创 RK3566 RK3568 RK3588 使用RKNN NPU进行推理 系列（五），RKNN NPU推理速度和CPU 、内存、NPU使用情况
RKNN NPU推理速度、CPU 、内存、NPU使用情况记录一：本节我们使用相同的模型进行试验，模型为自己训练的，只有一个类别。1.1 采用RK NPU + RKNN模型相同图片循环推理。1.2 采用RK NPU + RKNN模型实时获取图片循环推理。1.3 采用RK 3568 CPU + onnx进行推理。1.4 采用MTK 9630 CPU + onnx进行推理。**二:采用RK NPU + RKNN模型相同图片循环推理单张图片循环推理, 进程占用CPU基本维持在16%左右，内存9%左右。
2025-06-07 17:47:16
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原创 RK3566 RK3568 RK3588 使用RKNN NPU进行推理 系列（二），板端推理，板上部署
本节记录把onnx转成的rknn 在RK3568 板子上进行推理一：首先检查板端rknpu版本是否正确1.1. 查看npu驱动上电后再板子上输入我们采用的RK3568 android 版本或者用这个命令1.2 Rockchip的固件均自带RKNPU驱动。若以上命令均查询不到NPU驱动版本，则可能为第三方固件未安装RKNPU驱动，需要打开kernel config文件的“CONFIG_ROCKCHIP_RKNPU=y”选项，重新编译内核驱动并 烧录。
2025-06-07 17:36:51
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原创 RK3566 RK3568 RK3588 使用RKNN NPU进行推理 系列（四），RKNN 推理速度和效率
本次采用自己训练的数据集生成的onnx和rknn进行测试，观察推理性能和耗时，只有一个类别，img-size为640。一：加入 while(true)一直不断进行循环推理，中间代码不加delay，方便观察rknn效率，同时可以获取rknpu 和cpu推理过程性能数据。目的：1.测试同一个模式同一张图片，循环推理效率。2.测试同一个模型不同图片，推理耗时3.通过摄像头获取到图片，进行循环推理观察时间。4.通过log时间戳观察rknn执行过程关键节点的耗时。二：上代码，把需要的log加入。
2025-06-07 17:23:10
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原创 RK3566 RK3568 RK3588 使用RKNN NPU进行推理 系列（一），开发环境的搭建
所述环境搭建安装方法和内容适用于RK RK3566 、RK3568、RK3588 SOC，亲自在板端跑通。一：部分工具请自行安装1.1 本次采用Win11+Ubuntu20虚拟机进行rknn开发环境的搭建，Ubuntu20请自行安装，遇到问题请问AI或百度搜索，安装好Ubuntu20系统后，需要根据RK文档安装如下环境。1.2 安装Miniforge管理Python环境。分三步1.先下载。2.修改权限。3.安装。对应3条指令。
2025-06-07 17:10:02
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原创 RK3566 RK3568 RK3588 使用RKNN NPU进行推理 系列（三），训练自己的数据集并转成rknn
RK3566 RK3568 RK3588 使用RKNN NPU进行推理训练自己的数据 rk3576 pytorch
2025-06-07 16:54:43
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原创 MTK9632+MTK9660+MTK9679电视芯片方法
MTK9632 方案，MTK9269,MTK9255，MTK9669 MTK9652平台
2024-03-04 20:33:25
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android-support-v7-appcompat.jar android-support-v4.jar资源
2022-05-14
空空如也
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