模型部署RV11126的流程大致为：训练得到.pth模型、pth2onnx、onnx2rknn，最后在边缘计算设备上完成部署，本文旨在完成RKNN的环境搭建工作，以便于后续的模型转换与部署。一、所需条件Ubuntu_16_04_64二、Ubuntu配置rknn环境（1）模型转换环境的配置下载rknn_toolkit：GitHub-rockc

瑞星微是需要RKNN模型的，我们安装他的工具rknn-toolkit2,下面会将如何生成模型文件.1.模型转换当前系统是Ubuntu20.04使用python虚拟环境软件 Minicondasudoaptupdatesudoaptinstallwgetwgethttps://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64

目录一、文件准备二、Yolov8训练自己的数据集1.准备数据集2.处理数据3.环境配置4.下载权重文件5.开始训练三、.PT转换为.ONNX四、.ONNX转换为.RKNN1.虚拟机配置2.rknn转换环境配置安装转换环境RKNN转换五、板端部署1.烧录系统2.环境配置3.进行识别六、踩坑笔记Imp

在香橙派部署yolov5模型时，需要转化两次模型，一次在PC端转为onnx文件，一次在UbuntuPC上转为rknn文件，详情请看这篇博客：香橙派Pi5Plus(RK3588)部署yolov5模型（不讲环境搭建，只讲步骤）_rk3588yolov-CSDN博客https://blog.csdn.net/Z0603013xxx/article/details/1427372661.出现置信度

一、adbadbshell，进入板子的根目录exit，退出到linuxadbpull板子linux（从板子到linux）adbpushlinux板子（从linux到板子）二、测试AI功能2.1resnet18importcv2importnumpyasnpimportplatformfromsynset_labelimportlabelsfromrknnlite.apiimportRKNNLite#decic

RK3588安装rknn-toolkit-lite2一、下载rknn-toolkit2包：sudogitclonehttps://gitclone.com/github.com/airockchip/rknn-toolkit2二、安装进入到所在包的位置，然后解压：unziprknn-toolkit2-master.zip进入rknn-toolkit-lite2所在路径：cdrknn-toolkit2-master/rknn-t

YOLOv8n部署到RK3588开发板全流程文章目录前言一、模型训练二、配置用于pt模型转onnx模型的环境三、pt→onnx模型转换四、配置onnx转rknn模型的虚拟环境五、onnx转rknn模型六、RK3588板端部署前言小白博主，第一次写博客记录自己YOLOv8n部署RK3588开发板的全流程，记

前言，官方提供两种部署环境，其中按照官方说法为了完全运行RKNN环境采用Docker的部署环境方案。1.安装Docker环境 (1)检查卸载老版本Docker sudoapt-getremovedockerdocker-enginedocker.iocontainerdrunc (2)安装Docker依赖 sudoapt-getinstallca-certifica

前言如果按照本系列第一篇博客那样交叉编译了opencv，那本文有些步骤就不用了，比如交叉编译工具链的下载，所以自己斟酌步骤。本系列第一篇：https://blog.csdn.net/m0_71523511/article/details/139636367本系列第二篇：https://blog.csdn.net/m0_71523511/article/details/14058

如何在Ubuntu系统（PC）上搭建RK3562 Buildroot Linux的NPU开发环境？即电脑端运行Ubuntu系统，而RK3562板卡运行Buildroot Linux系统的情况下，搭建RK3562 NPU开发环境。下面是相应的步骤（对应的命令）：1、下载RKNN相关仓库在Ubuntu电脑端执行如下命令：mkdir-p~/bigger_disk/rknpu

目标检测【yolov10部署rknn、地平线、tensorRT、C++】【yoloworld部署rknn、地平线、tensorRT、C++】【yolov9部署rknn、地平线、tensorRT、C++】【yolov8部署rknn、地平线、tensorRT、C++】【yolov7部署rknn、地平线、tensorRT】【yolov6部署rknn、地平

RKNNSDK快速上手指南开发板：ArmSoM-W3，ArmSoM-Sige7，ArmSoM-Sige5，ArmSoM-AIM7OS：Debian11/12目的：本文介绍如何使用rk的npusdk。作为瑞芯微8nm高性能AIOT平台，RK3576/RK3588NPU性能可谓十分强大，6TOPS设计能够实现高效的神经网络推理计算。这使得RK3576/RK3588在图像识别

摘要配置orangepi5pro运行rknn版本的yolov5,使用npu进行目标检测.关键信息板卡:orangepi5pro芯片:RK3588S环境:rknn2转换工具:rknn-tool-kit2:1.5.0系统:ubuntu20.04原理简介npu简介NPU（NeuralProcessingUnit，神经处理单元）是一种专门设计用于加速人工智能计算的硬件加

 人工智能（AI）领域中的大模型（LargeModel）逐渐成为研究的热点。大模型，顾名思义，是指拥有海量参数和高度复杂结构的深度学习模型。它的出现，不仅推动了AI技术的突破，更为各行各业带来了革命性的变化。RK3588是瑞芯微推出的新一代旗舰级高端处理器，采用8nm工艺设计，搭载四核A76+四核A55的

  随着科技的飞速发展，机器视觉技术在消防领域的应用日益广泛。而RK3588核心板作为高性能、低功耗的处理器，正成为机器视觉消防产品的得力助手。    这款核心板集成了多种强大功能，内置NPU,支持INT4/INT8/INT16/FP16混合运算，运算能力高达6Tops。支持深度学习框架，基于Tens

引子国产AI芯片这个集合，一直想补充的完整点。故翻了翻陈年的笔记，找到当年使用瑞芯微电子出的一款芯片RV1126的使用笔记，当时拿到的是一款基于RV1126的IP摄像头，在此整理记录下。OK，让我们开始吧。一、文档首先拿到官方的SDK包，解压后，SDK文档目录：rv1109_1126_sdk\RV1109_1126\docs\S

RKNN是RockchipNPU平台(也就是开发板)使用的模型类型，是以.rknn结尾的模型文件。RKNNSDK提供的demo程序中默认自带了RKNN模型，在RKNNSDK的examples/rknn_yolov5_demo/model/RK3588/目录下，如下图所示：如使用自己的模型需要转换成rknn模型，转换方法可以参考

下载rknpu2并拷贝到虚拟机Ubuntu，RKNPU2提供了访问rk3588芯片NPU的高级接口。下载地址为“iTOP-3588开发板\02_【iTOP-RK3588开发板】开发资料\12_NPU使用配套资料\01_rknpu2工具”对于RK3588来说，Linux平台RKNNSDK库文件为librknnrt.so，RK3588平台RKNNSDK包

 下载rknpu2并拷贝到虚拟机Ubuntu，RKNPU2提供了访问rk3588芯片NPU的高级接口。下载地址为“iTOP-3588开发板\02_【iTOP-RK3588开发板】开发资料\12_NPU使用配套资料\01_rknpu2工具”对于RK3588来说，Linux平台RKNNSDK库文件为librknnrt.so，RK3588平台RKNNSD

Lnton羚通的算法算力云平台以其突出的特点成为一款优秀的解决方案。它的高性能、高可靠性、高可扩展性和低成本使得用户能够高效地进行复杂的计算任务。同时，丰富的算法库和工具以及支持用户上传和部署自定义算法的功能进一步提升了平台的灵活性和个性化能力。一、环境验证（一）板端验

 迅为基于瑞芯微RK3568和RK3588处理器设计开发的两款开发板都自带NPU，RK3568自带1T算力的NPU、RK3588自带６T算力的NPU，且这两款开发板使用的都是RKNPU2。    （RKNPU发展历程） RKNPU2较RKNPU1有较大的提升，但市面上关于这方面的资料却寥寥无几，导致很多想学习这方面知识的小

---------start添加用户----------#suroot#adduserxu#passwdxu#chmod-vu+w/etc/sudoers#vim/etc/sudoers在这一行rootALL=(ALL)ALL下新增#xuALL=(ALL)ALL#addbyjiangshanwithhands#chmod-vu-w/etc/sudoers退出root用户#exit----

1.Ubuntu安装rknntoolkitUbuntu版本是18.04，最好是这个版本，其他版本安静环境的时候会出现版本不匹配问题下载安装anacondawgethttps://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.shbashAnaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh安装过程中

1.wespeaker导出onnx模型时，需要使用静态模型导出。因为RKNN不支持动态推理。  wespeaker/bin/export_onnx.py修改如下，注释掉动态轴dynamic_axes  关于onxx静态和

基本思想：记录rk3399pro配置环境和c++npu开发记录，主要想搞一份c++代码和其它图像算法结合一下，好进行部署,淘宝链接见附录 需要的python3.7对应的aarch64的whl包：包含opencv