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最新推荐文章于 2025-10-27 10:59:58 发布
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部署yolov9的rknn模型python源码+模型+部署说明.zip
05-15
部署yolov9的rknn模型python源码+模型+部署说明.zip部署yolov9的rknn模型python源码+模型+部署说明.zip部署yolov9的rknn模型python源码+模型+部署说明.zip部署yolov9的rknn模型python源码+模型+部署说明.zip部署yolov9的rknn模型python源码+模型+部署说明.zip部署yolov9的rknn模型python源码+模型+部署说明.zip部署yolov9的rknn模型python源码+模型+部署说明.zip
retinaface人脸识别rknn模型
09-02
**标题解析：** "RetinaFace人脸识别RKNN模型" 是一个专用于人脸识别的深度学习模型，采用的是RKNN（Rapid Kernel Neural Network）框架。这种框架优化了在嵌入式设备上的运行性能，使得在移动设备或低功耗硬件上进行高效的人脸检测和识别成为可能。 **描述详解：** 描述中提到“主干网络为MobileNet”，这表明RetinaFace模型的核心部分是基于MobileNet架构。MobileNet是一种轻量级的卷积神经网络（CNN），设计用于在计算资源有限的设备上执行图像识别任务。它通过深度可分离卷积层大大减少了计算量和参数数量，从而提高了运行速度和效率。 "包含ONNX模型和转换后的RKNN模型" 表示该压缩包中不仅包括训练好的原始ONNX（Open Neural Network Exchange）模型，这是一种跨平台的模型交换格式，可以方便地在不同的深度学习框架间转换。同时，还提供了已经转换为RKNN格式的模型，这使得模型可以直接在支持RKNN的硬件上运行，无需额外的编译或转换步骤。 **标签详解：** "人脸识别" 指的是这个模型的主要功能，即识别人脸，可能包括人脸检测（找到图像中的人脸位置）和人脸识别（确定人脸的身份）。 "RKNN" 是一种针对边缘计算优化的深度学习推理框架，它强调快速执行和低功耗，适合在物联网设备或移动设备上实现人工智能应用。 **压缩包子文件的文件名称列表详解：** 1. "retinaface.onnx" - 这是原始的ONNX格式的RetinaFace模型，包含了所有训练好的权重和结构信息，可以在多种框架中加载和使用。 2. "sim_retinaface.onnx" - 可能是简化版或者经过修改的RetinaFace ONNX模型，可能在某些特定的性能或精度指标上有所不同。 3. "retinaface_mob.rknn" - 这是将RetinaFace模型转换为RKNN格式后的文件，可以直接在支持RKNN的硬件上运行，用于实现高效的人脸识别功能。 总结，RetinaFace人脸识别RKNN模型是基于MobileNet的轻量级人脸识别解决方案，提供ONNX和RKNN两种格式，适用于在嵌入式和移动设备上实现快速且准确的人脸检测与识别。通过压缩包中的文件，用户可以方便地在各种环境中部署和使用这一模型。
RKNN开发环境搭建2-RKNN Model Zoo 环境搭建
qinbo1234567890的博客
06-09 1318
RKNN Model Zoo基于 RKNPU SDK 工具链开发, 提供了目前主流算法的部署例程. 例程包含导出RKNN模型, 使用 Python API, CAPI 推理 RKNN 模型的流程.本文将基于上一篇博客构建的docke环境讲解RKNN Model Zoo的环境部署。
【亲测免费】 RKNN Model Zoo项目安装与使用指南
gitblog_00669的博客
08-08 1184
RKNN Model Zoo项目的目录结构反映了其功能分布，以下是主要目录及其描述： - **3rdparty**: 存储第三方依赖库。 - **assets**: 包含项目所需的资产文件如模型权重等。 - **datasets**: 提供用于验证模型的数据集。 - **docs**: 文档目录，包含使用说明和常见问题解答。 - **examples**: 示例代码目录，展示如何使用RKNN模型...
如何快速部署深度学习模型：RKNN Model Zoo 完整指南
最新发布
gitblog_01032的博客
10-27 835
RKNN Model Zoo 是基于 RKNPU SDK 开发的深度学习模型部署项目，提供了主流算法从模型导出到推理部署的全流程示例，支持 Rockchip 全系列 NPU 芯片（RK3562/3566/3568/3588/3576 等），涵盖物体检测、图像分割、OCR、语音处理等 20+ 实用场景。 ## ???? 项目核心价值：3 大优势助力开发者 ### 1. 一站式部署体验 无需从零构建推...
探索AI Rockchip RKNN Model Zoo：实现高效的嵌入式AI应用
gitblog_00006的博客
03-05 1134
探索AI Rockchip RKNN Model Zoo：实现高效的嵌入式AI应用 项目链接 本文将向您介绍Rockchip RKNN Model Zoo项目及其功能，帮助您了解如何利用这个项目为您的嵌入式AI应用提供高效的支持。 什么是Rockchip RKNN Model Zoo？ Rockchip RKNN Model Zoo是一个开源项目，由AI Rockchip开发并维护。该项目收集了大...
RKNN开发环境搭建3-RKNN Model Zoo 板载部署以Whisper为例
qinbo1234567890的博客
06-18 1327
本文介绍了在RK3588板卡上运行Whisper语音识别模型的完整流程。主要内容包括：1）安装RKNN Model Zoo和Whisper的运行环境；2）配置rknn-toolkit-lite2工具包和rknpu2驱动；3）安装必要的依赖库；4）拷贝Whisper运行包到系统目录；5）以root权限运行Whisper语音识别Demo。特别强调了RKNPU驱动必须在root权限下才能正常工作，否则会报错。文中提供了详细的安装命令和注意事项，帮助用户成功部署Whisper语音识别模型。
【亲测免费】 探索AI边界：RKNN模型动物园——一个高效、易用的深度学习模型库
gitblog_00074的博客
04-16 1031
在人工智能领域，开发者和研究人员常常需要寻找或构建适合特定应用场景的深度学习模型。 是由Airockchip推出的一个开源项目，它提供了一个丰富多样的预训练模型集合，旨在帮助开发者快速实现AI应用落地。 ## 项目简介 **RKNN（Rockchip Neural Network）模型动物园**是一个基于RKNN工具链的预训练模型仓库，涵盖了计算机视觉、自然语言处理、语音识别等多个领域的模型。...
rknn-model-zoo-main的包
04-15
此外，rknn-model-zoo-main的官方包确保了模型的一致性和可追溯性，避免了因版本更新或者来源不明而导致的重复下载和查找的麻烦。这也是其标签“rknn”所强调的——为Rockchip平台及其RKNN工具链专门设计和优化的...
瑞芯微RKNN模型部署工具：RKNN Model Zoo
07-26
RKNN Model Zoo基于 RKNPU SDK 工具链开发, 提供了目前主流算法的部署例程. 例程包含导出RKNN模型, 使用 Python API, CAPI 推理 RKNN 模型的流程. - 支持 `RK3562`, `RK3566`, `RK3568`, `RK3576`, `RK3588`, `RV...
RKNN Model Zoo的开发环境搭建
06-09
RKNN Model Zoo的开发环境搭建，并以Whisper为例，编译C++的Demo。具体的操作过程参考：https://blog.youkuaiyun.com/qinbo1234567890/article/details/148484326?spm=1011.2415.3001.5331
精选资源
【openVINO】Model Zoo预训练模型下载及编译博文对应VS工程
06-06
【openVINO】Model Zoo预训练模型下载及编译博文对应VS工程
rv1126上跑yolov8。借助rknn_model_zoo 2.0更新，重点：在线预编译
Fzq1021的博客
04-02 4795
快速在rv1126上部署model_zoo新模型
rknn模型(restarxt20240311)
03-11
rknn模型(restarxt20240311)
逐行解释官方仓库rknn-model-zoo中yolo系列rknn-c-demo主程序
qq_40391707的博客
08-11 1931
逐行解释官方仓库rknn-model-zoo中yolo系列rknn-c-demo主程序
RV1126 yolov5_seg 实例分割 rknn_model_zoo应用记录
elisenyuan的专栏
12-19 436
RV1126 yolov5_seg 实例分割 rknn_model_zoo应用记录
[python][whl]rknn_toolkit_lite2的whl版本下载地址汇总
FL1623863129的博客
03-31 1252
rknn_toolkit_lite2-2.0.0b0-cp311-cp311-linux_aarch64.whl下载地址：https://download.youkuaiyun.com/download/FL1623863129/89061081。rknn_toolkit_lite2-2.0.0b0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl下载地址：https://download.youkuaiyun.com/download/FL1623863129/89061077。
正点原子RK3588（二）——lenet测试和modelzoo模型
河海大学研究生在读的学习笔记
09-22 492
正点原子RK3588（二）——lenet测试和modelzoo模型
逐行解释官方仓库rknn-model-zoo中yolo系列的yolocc
qq_40391707的博客
09-14 734
yolo.cc中包括了nms,反量化，坐标解析等
rknn model zoo安装
03-13
为了安装RKNN Model Zoo并顺利运行模型，通常需要遵循一系列配置环境和依赖项的过程。虽然具体针对RKNN Model Zoo的安装指南未直接提及[^1]，可以借鉴类似的机器学习框架部署经验来推测合理的安装流程。 #### 准备...
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