rk3588的rknn模型如何在rk3568上运行
时间: 2024-03-11 18:44:00 浏览: 42
RK3588和RK3568是两种不同的芯片,虽然都是Rockchip公司推出的芯片,但是它们的架构和性能等方面都有所不同。因此,RK3588上的RKNN模型不能直接在RK3568上运行,需要重新进行模型转换和优化。
下面是RKNN模型在RK3568上运行的大致步骤:
1. 准备模型:将RK3588上训练好的模型转换为RK3568支持的格式,例如TensorFlow或Caffe等格式。
2. 优化模型:对转换后的模型进行优化,包括量化、剪枝、格式转换等操作,以适应RK3568的硬件架构。
3. 编译模型:使用RKNN工具链对优化后的模型进行编译,生成适用于RK3568的二进制文件。
4. 部署模型:将编译后的模型部署到RK3568上,可以使用Rockchip提供的SDK或者其他开发工具进行部署。
需要注意的是,RKNN模型在不同的芯片上运行的效果和速度都会有所不同,如果需要在RK3568上获得更好的性能,可以针对RK3568的硬件特性进行优化。
相关问题
rk3588烧.rknn模型
RK3588是瑞芯微推出的一款高性能AI芯片,它采用了6nm工艺制造,集成了多个高性能的CPU和GPU核心,以及专门用于AI计算的NPU(神经网络处理单元)。RKNN模型是基于RKNN(Rockchip Neural Network)框架开发的模型,用于在RK3588芯片上进行神经网络推理。
RKNN模型具有以下特点:
1. 高性能:RK3588芯片的强大计算能力和NPU的加速,使得RKNN模型能够实现高效的神经网络推理,提供快速的计算速度和低延迟。
2. 多种框架支持:RKNN模型支持多种主流的深度学习框架,如TensorFlow、Caffe、PyTorch等,开发者可以根据自己的需求选择适合的框架进行模型开发。
3. 灵活性:RKNN模型支持离线模型转换,可以将训练好的模型转换为RKNN格式,方便在RK3588芯片上进行部署和推理。
4. 高效能耗比:由于RK3588芯片采用了先进的6nm工艺制造,以及NPU的加速,RKNN模型在保持高性能的同时,也能够实现较低的功耗。
rknn rk3588s yolov5 速度
根据引用中提到的内容,可以使用RKNN工具将PC上转换后的RK3588平台模型yolov5s.rknn复制到RK3588上。也可以使用adb从PC传输到RK3588上,需要使用数据线连接3588和PC。不过在例子中已经自带了.rknn模型,所以不复制也是可以的。
根据引用中提到的目录,编译rknn_yolov5_demo,并且在板端运行可以得到运行速度。
根据引用中提到的支持平台,RK3588S是其中之一。所以,rknn rk3588s yolov5应该有较快的速度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [rk3588对npu的再探索,yolov5使用rknn模型推理教程](https://blog.csdn.net/qq_42257666/article/details/125578222)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Rk3588平台安卓系统使用RKNN推理yolov5网络](https://download.csdn.net/download/hadese/86937672)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)