rk3399pro yolov5 NPU加速
时间: 2023-12-06 19:37:39 浏览: 114
yolov5的TensorRT模型加速资源
根据提供的引用内容，介绍rk3399pro yolov5 NPU加速的过程如下：
1. 在服务器端或电脑端进行训练，训练完成后将.pt文件转换成ONNX格式。
2. 使用rknn-toolkit1.6.0将ONNX模型转换成RKNN模型。
3. 在RK3399Pro中进行模型推理，使用NPU加速。
具体的流程和踩坑记录可以参考提供的两个引用内容。需要注意的是，NPU加速需要硬件支持，因此需要使用支持NPU的硬件平台，如RK3399Pro。另外，rknn-toolkit1.6.0是一个用于将ONNX模型转换成RKNN模型的工具，需要在电脑端安装使用。
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知识点详细说明：
1. MATLAB环境使用：本代码要求用户在MATLAB环境下运行。MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化环境，广泛应用于工程计算、算法开发和数据分析等领域。
2. 小波阈值去噪：小波去噪是信号处理中的一个技术，用于从信号中去除噪声。该技术利用小波变换将信号分解到不同尺度的子带，然后根据信号与噪声在小波域中的特性差异，通过设置阈值来消除或减少噪声成分。
3. Visushrink算法：Visushrink算法是一种小波阈值去噪方法，由Donoho和Johnstone提出。该算法的硬阈值和软阈值是两种不同的阈值处理策略，硬阈值会将小波系数小于阈值的部分置零，而软阈值则会将这部分系数缩减到零。硬阈值去噪后的信号可能有更多震荡，而软阈值去噪后的信号更为平滑。
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本资源名为“大模型推荐系统large-model-master.zip”，它可能包含一个或多个深度学习推荐模型的代码库和相关文档。该压缩包可能包含了模型的源代码、训练脚本、评估工具以及必要的配置文件。由于文件名称列表仅提供了“large-model-master”，我们可以推测这是一个包含多个子模块或组件的项目结构，可能还包含了数据集、模型训练的示例、使用说明和API文档等。
综合以上知识点，这份资源为感兴趣的开发者提供了一个大模型推荐系统的参考实现，从理论到实践，包含了从模型构建到系统部署的全过程，可作为进一步学习和研究的起点。