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【教程】在RK3568上部署(C++)语义分割算法BiSeNetv1/v2
在本篇教程中，博主将记录国庆假期前在RK3568上部署分割算法的步骤以及代码。首先说一下，RK3568这个开发板本身的算力大概是0.8T（在实际开发中还会用到额外的计算卡，额外的计算卡后面文章再说，本篇文章主要记录在RK3568上的部署过程）。原创 2023-10-07 16:19:10 · 1979 阅读 · 4 评论 -
【教程】-在rknn-toolkit2模拟器中验证测试语义分割模型Yolov5-seg
为了以后能够顺利的将模型部署在rk3568开发板中，我们首先要在rknn-toolkit2提供的环境中进行运行测试，从而保证所选模型能够在开发板上进行部署，测试环境是Ubuntu20.04。训练和如何导出ONNX这里就不说了，yolov5已经是非常成熟的算法了，网上有其数不清的教程，所以这里就不重复说了。原创 2023-08-17 09:55:19 · 1162 阅读 · 7 评论 -
【教程】-在rknn-toolkit2模拟器中验证测试语义分割模型DeeplabV3plus
为了以后能够顺利的将模型部署在rk3568开发板中，我们首先要在rknn-toolkit2提供的模拟器环境中进行运行测试，从而保证所选模型能够在开发板上进行部署，测试环境是Ubuntu20.04。总体流程：1、准备训练好的deeplabv3plus模型（pth）文件。2、将训练好的pth文件转换为onnx格式。3、将转换好的onnx文件在代码中转化为rknn并进行推理测试。原创 2023-08-16 14:15:59 · 1836 阅读 · 12 评论