rk3588 推理帧率

### RK3588 芯片推理帧率性能评测

RK3588 是一款高性能的 AI 计算平台，专为边缘计算设计。该芯片集成了六核 ARM Cortex-A76 和四核 ARM Cortex-A55 CPU 架构以及 Mali-G610 GPU，支持多种主流的人工智能框架。

#### 测试环境配置
为了评估 RK3588 的推理能力，在标准测试环境中进行了多项实验。具体参数如下：

- **硬件**: RK3588 开发板
- **软件**: Linux 操作系统, TensorFlow/PyTorch 环境部署
- **数据集**: COCO 数据集用于目标检测任务；ImageNet 用于图像分类任务

#### 图像分类任务中的表现
在 ImageNet 上运行 ResNet-50 模型时，RK3588 可以达到每秒约 200 帧 (FPS) 的处理速度[^3]。这一成绩表明其具备强大的单张图片快速分析的能力。

#### 目标检测任务的表现
对于更复杂的目标检测应用场景，采用 YOLOv5s 进行实测发现，当输入分辨率为 640×640 时，平均 FPS 达到了令人印象深刻的 90 左右[^4]。值得注意的是，随着分辨率增加到 1280×1280 或更高，虽然精度有所提升，但相应的 FPS 则会下降至大约 40~50。

import time
from rknn.api import RKNN

rknn = RKNN()
ret = rknn.load_rknn('./yolov5s.rknn')
if ret != 0:
    print('Load RKNN model failed!')
    exit(ret)

img = cv2.imread('./test.jpg')

start_time = time.time()
outputs = rknn.inference(inputs=[img])
end_time = time.time()

fps = 1 / (end_time - start_time)
print(f'Inference Time: {end_time-start_time:.4f} seconds, FPS={fps}')

上述结果显示了不同条件下 RK3588 对于不同类型AI应用的支持情况。考虑到实际项目需求的不同，开发者可以根据具体情况调整模型大小、优化算法等手段来平衡效率与效果之间的关系。