<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[weixin_72391806的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_72391806</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; weixin_72391806]]></copyright><item><title><![CDATA[【端侧部署faceLandmark106pts】faceLandmark106pts部署至全志开发板T736]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_72391806/article/details/161655208</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_72391806/article/details/161655208</guid><author>weixin_72391806</author><pubDate>Wed, 03 Jun 2026 17:21:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[模型下载链接：https://github.com/deepinsight/insightface/releases  buffalo_l.zip包，两个onnx，分别是：2d106det.onnx 和 det_10g.onnx。后续的一系列和其他模型一样，这里就直接给出转换的命令了，详细的说明可以参考yolo26seg的部署，或者《NPU_模型部署_开发指南》这里以在Linux系统下进行编译推理，Android系统参考yolox的部署，这里直接给出命令行，根据自己的平台和系统进行修改就行了。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【端侧部署yolo】yolo26seg部署至全志开发板T736]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_72391806/article/details/160238130</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_72391806/article/details/160238130</guid><author>weixin_72391806</author><pubDate>Fri, 17 Apr 2026 11:25:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文参照《NPU开发环境部署参考指南》，介绍了在Ubuntu系统下借助Docker镜像构建PC端模型转换环境的流程，通过容器化方案有效规避了环境依赖冲突。针对awnpu_model_zoo中未收录的模型，建议参考examples目录下的相近案例，自行适配前后处理代码并修正配置文件。若量化导出失败，需尝试裁剪模型结构或调整量化策略。文中所涉yolov26_seg模型已在实际硬件平台完成推理验证。环境配置关于参考部署yolox的文章【端侧部署yolo系列】yolox部署至全志开发板T736。]]></description><category></category></item></channel></rss>