随笔分类 -  RKNN

摘要:Hi3559是4T算力 2t算力的是Hi3519 hi3516cv500是0.5T的算力 hi3516DV300是1T的算力 yolov5在hi3516DV300上推理384x640尺寸的图像是43ms左右 5月份 去瑞芯微参加他们的培训 现场用的瑞芯微的板子是rk3568 1T的算力 推理yolo 阅读全文
posted @ 2021-06-02 14:28 水木清扬 阅读(756) 评论(0) 推荐(0)
摘要:https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit 阅读全文
posted @ 2021-03-16 20:30 水木清扬 阅读(415) 评论(0) 推荐(0)
摘要:虚拟环境: /home/firefly/.rknn-env/bin 阅读全文
posted @ 2021-03-02 15:31 水木清扬 阅读(78) 评论(0) 推荐(0)
摘要:https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit 阅读全文
posted @ 2021-03-02 13:41 水木清扬 阅读(262) 评论(0) 推荐(0)
摘要:Torch模型 第一步:转换成onnx模型 在205服务器上,虚拟环境是py35_torch0.4.0 /home/cbpm2016/temp 生成my_net.onnx模型 链接:https://pan.baidu.com/s/1nqk3vU-66iHrRJGLiDHBKQ 提取码:gs5h 复制 阅读全文
posted @ 2021-02-28 18:41 水木清扬 阅读(653) 评论(0) 推荐(0)
摘要:http://t.rock-chips.com/forum.php?mod=viewthread&tid=1414 https://blog.csdn.net/hanpengyu/article/details/113272923 rknn1.6的版本:李泽源/media/cbpm2016/E/li 阅读全文
posted @ 2021-02-04 08:57 水木清扬 阅读(632) 评论(0) 推荐(0)
摘要:RKNN的环境最好使用python3.5 参考博客: https://blog.csdn.net/weixin_42237113/article/details/107023216 https://blog.csdn.net/weixin_38145317/article/details/10335 阅读全文
posted @ 2021-01-19 11:11 水木清扬 阅读(796) 评论(0) 推荐(0)