全志V853 NPU开发之Demo使用说明

上一章节中配置 NPU 扩展包后可以在 menuconfig 里看到两个 Demo 测试应用程序。这里我们来介绍一下怎么使用这两个 Demo。

YOLOV3

在 NPU Package 中我们提供了一个较为完整的 YOLOV3 Demo 作为测试,程序源码位于:

openwrt/package/npu/yolov3/src

这个 Demo 相较于 Lenet 的 Demo 增加了图片前处理、数据处理、后处理与图片打框的功能。可以将上传的图片物体打框标记并输出打框后的图片。

首先我们在 menuconfig 里选中 YOLOV3 的相关选项

可以看到这里选择了 yolov3 会出现 yolov3-model 这个选项,这个选项是提供一个测试使用的模型到系统中,文件较大,如果编译打包出现错误请参阅【FAQ 常见问题 - V853】查看或参考以下解决方法。

报错时的错误提示:

解决方法:修改板级目录下面的 sys_partition.fex 的 rootfs.fex 节点 45360 ==> 95744 。

测试 YOLOV3

首先我们准备一张图片,并把图片转换为 416*416 分辨率的图片。

使用 ADB 将图片下载到 

### 将 YOLOv8 模型移植到全志 V853 处理器上的方法 #### 1. **YOLOv8 的特点** YOLOv8 是一种先进的目标检测算法,具有实时性和高精度的特点。其模型结构复杂,计算量较大,在嵌入式平台上运行可能面临性能瓶颈。因此,为了成功将其部署至全志 V853 处理器上,需考虑处理器的硬件特性和优化手段。 #### 2. **全志 V853 处理器概述** 全志 V853 是一款专为视觉处理设计的 SoC,集成了 ARM Cortex-A7 内核以及强大的 ISP 和 NPU 单元[^3]。NPU 提供高效的 AI 加速功能,能够显著提升深度学习模型的推理速度。然而,由于该处理器的具体架构文档未公开,实际操作中需要依赖厂商提供的工具链和支持库来完成模型转换和优化工作。 #### 3. **模型量化与优化** 在将 YOLOv8 移植到全志 V853 上之前,通常需要对其进行量化处理以减少内存占用并提高推理效率。常见的量化方式包括 INT8 或 FP16 精度降低策略。具体实现可以通过 TensorFlow Lite、ONNX Runtime 或 PyTorch 自带的量化工具完成。例如: ```python import torch from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载预训练模型 quantized_model = model.model.quantize(torch.device('cpu')) # 进行量化 torch.save(quantized_model.state_dict(), 'yolov8_quantized.pth') ``` 上述代码片段展示了如何利用 Ultralytics 库加载原始模型并对其实现量化[^4]。 #### 4. **模型转换** 为了让经过量化的 YOLOv8 模型能够在全志 V853NPU 上高效运行,还需要借助 Allwinner 官方提供的 SDK 工具(如 MaixPy 或 FDM)进行格式转换。这些工具可以将 ONNX 文件或其他通用框架导出的模型文件转化为适配于特定硬件加速单元的形式。 假设已经得到了一个名为 `yolov8.onnx` 的中间表示形式,则可按照如下流程执行转换命令: ```bash fdm_tool --input yolov8.onnx \ --output yolov8_v853.bin \ --target v853_npu \ --config config.json ``` 这里需要注意的是配置文件 (`config.json`) 中应定义输入张量尺寸及其他必要参数设置[^5]。 #### 5. **测试与调试** 最后一步是在真实环境中验证移植后的效果。通过编写简单的应用程序调用编译好的二进制模型文件,并采集样本数据用于评估准确性及时延表现。如果发现某些部分未能充分利用硬件资源或者存在明显误差,则应回溯调整前序环节中的各项设定直至满足需求为止。 --- ###
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