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RK3562J正式支持NPU,性價比再提升!

發(fā)布時間:2025-1-25 10:47    發(fā)布者:Tronlong--
RK3562J是瑞芯微最新推出的一款超高性價比工業(yè)處理器,四核Cortex-A53@1.8GHz + Cortex-M0@200MHz異構多核架構,并支持十路UART、兩路CAN、兩路網(wǎng)口、三種顯示、雙路Camera等,外設接口資源十分豐富,是RK3568J處理器降成本、降功耗的首選平臺,在工商業(yè)儲能EMS、通訊管理機、運動控制器、AGV機器人、車載數(shù)據(jù)網(wǎng)關等場景被廣泛應用。
近期,瑞芯微在RK3562J處理器上正式開放NPU功能,使RK3562J的應用領域進一步拓展到機器視覺、工業(yè)相機、目標識別等領域,性價比得到進一步提升。創(chuàng)龍科技RK3562核心板(商業(yè)級)含稅價格一片起僅168元,性價比還是蠻高的,并且此平臺目前已被超過500家工業(yè)客戶選用,得到了用戶的廣泛好評。


RK3562J NPU簡介
瑞芯微RK3562J是一款超高性價比國產(chǎn)工業(yè)級處理器,內(nèi)置超強算力NPU,算力高達1TOPS,能夠?qū)崿F(xiàn)高效的神經(jīng)網(wǎng)絡推理計算。RK3562J的NPU支持多種數(shù)據(jù)類型,包括INT4、INT8、INT16、FP16等,兼容TensorFlow、PyTorch、Caffe、MXNet等深度學習框架,能夠為開發(fā)者提供豐富的工具和庫,使他們能夠方便地進行模型訓練和推理,可輕松應對各種大數(shù)據(jù)運算場景。

圖 1


RK3562J 典型應用場景

圖 2

RK3562J NPU開發(fā)流程
第一步:模型訓練
首先需要收集并準備訓練數(shù)據(jù),選擇適合的深度學習框架(如TensorFlow、PyTorch、Keras等)訓練模型或使用官方提供的模型。
第二步:模型轉(zhuǎn)換
完成模型訓練后,使用RKNN-Toolkit2將預訓練模型轉(zhuǎn)換為RK3562J NPU可使用的RKNN模型。這通常涉及到將模型中的計算圖進行適當?shù)男薷暮蛢?yōu)化,以適應NPU的硬件架構和指令集。
第三步:應用開發(fā)
基于RKNN API開發(fā)應用程序。開發(fā)階段需要根據(jù)具體需求,將轉(zhuǎn)換后的模型集成到應用程序中。

圖 3

RK3562J NPU開發(fā)案例
本文主要介紹基于RK3562J的NPU開發(fā)案例,適用開發(fā)環(huán)境如下。
Windows開發(fā)環(huán)境:Windows 7 64bit、Windows 10 64bit
虛擬機:VMware16.2.5
開發(fā)環(huán)境:Ubuntu20.04.6 64bit
U-Boot:U-Boot-2017.09
Kernel:Linux-5.10.198
LinuxSDK:LinuxSDK-[版本號](基于RK3562_LINUX_SDK_RELEASE_V1.1.0_20231220)
硬件平臺:創(chuàng)龍科技TL3562-EVM工業(yè)評估板(基于RK3562J)
為了簡化描述,本文僅摘錄部分方案功能描述與測試結果,詳細產(chǎn)品資料可以通過公眾號(Tronlong創(chuàng)龍科技)下載。
案例說明
案例基于RKNN API實現(xiàn)對圖片中目標對象的識別,并將識別結果以加水印的方式添加至圖像,然后保存成圖片文件。案例進行10次循環(huán)測試,統(tǒng)計出推理的平均處理耗時。
程序處理流程圖如下:

圖 4
案例演示
通過網(wǎng)線將評估板千兆網(wǎng)口ETH0 RGMII連接至路由器。

圖 5
在可執(zhí)行文件所在目錄,執(zhí)行如下命令,對圖片bus.jpg目標對象進行模型推理。
備注:模型運行的時間會有抖動。
Target#./yolov5_object_detect yolov5s-640-640_rk3562.rknn bus.jpg

圖 6
從輸出信息可知,本案例程序識別出測試圖片bus.jpg中包含person、car、bus、truck對象,運行1次模型耗時約為70.18ms;循環(huán)運行10次模型平均耗時約為54.56ms。
案例程序?qū)y試圖片bus.jpg的目標對象標記成功后將輸出標記圖片out.jpg至當前目錄,將out.jpg文件拷貝至Windows下,并使用PC端相關軟件對比查看bus.jpg與out.jpg,結果如下所示。

圖 7 bus.jpg

圖 8 out.jpg
不難看出,圖8的案例程序是能夠清晰準確地框選出人物、汽車、巴士、卡車,同時顯示person、car、bus、truck文字標簽和置信度,標記出對象的數(shù)量等信息。
到這里,簡單的NPU開發(fā)演示案例就結束了,想要查看更多RK3562J相關的案例演示,歡迎各位工程師關注公眾號(Tronlong創(chuàng)龍科技)并下載,快來試試吧!
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