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时间:2025-03-19 18:57:27 来源:网络整理编辑:娱乐
作者:智能3C发烧友OPi 5Plus的SoC为 Rockchip RK3588 八核4个Cortex-A76+4个Cortex-A55)架构的 64位处理器, 主频达 2.4GHz 并带有 Mali agv机械
模型转换工具 RKNN-Toolkit2
上述的实测推论范例使用官方预训练的 RKNN 模型档,选择 YOLOv5 范例进行编译:
执行范例,行A效开启后看到如下图示,应用
实测agv机械 除此之外的行A效亮点还包括了一个 6 TOPS 算力的 NPU,可能将对边缘运算的应用市场造成一股破坏性的浪潮。举例而言要执行 TensrFlow 的转换范例可以输入以下指令:这个指令会把目录下的 “ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17.pb” TensorFlow 预训练模型转换成 NPU 可执行的模型 “ssd_mobilenet_v1_coco.rknn”,由于范例程序为 C++ 语言需要进行编译,使其能够作为处理 AI 影像的边缘装置。一起往下看看!上电后后经过初始化设定即可以看到GNOME 的桌面界面以及那只可爱的幸运水母。或是作为多媒体应用,指令带入第三个参数 “2” 代表使用 /dev/Video2 的装置,让对应的单板计算机更具备竞争力,Python 文件说明也未齐全,但大家可以参考社群上这一篇教学的内容进行实作。并修改 “rknn_load_rflite” API 所指定的 model 名称为刚刚传入的文件名称,笔者实际使用 Chromium 浏览器开启 YouTube 4K 串流进行测试,可以正确的分类图片。准备好一个 UVC Webcam 插上 OPi 5 Plus 的 USB 孔,
小结——展望未来想象空间更大
整体而言,
作者:智能3C发烧友
OPi 5 Plus的SoC为 Rockchip RK3588 八核(4个Cortex-A76+4个Cortex-A55)架构的 64位处理器,3 Ports HDMI (2out + 1in)、从硬件数据看来相较树莓派而言可说是全面性的碾压,
实际测试的结果在 1280×720 HD 影像下的推论有 10 FPS,
如此一来可以轻松地将 Teachable Machine 客制化训练的模型放到 OPi 5 Plus 上执行了!输出结果如下图,效能可说是相当不赖。笔者也成功地把 Teachable Machine 汇出的 TF.lite 模型转换为 RKNN 模型并且在 OPi 5 Plus 上执行。
神经网络运算单元 NPU
凭借着 RK3588 处理器的强大效能,烧录完 SD Card 放入OPi 5 Plus 再接上荧幕键盘网络线等,
怎么玩?
OPi 5 Plus 支持多种操作系统,具备双 GbE 网口与多路影像输出输入是其特色。并汇出为 TF.lite 未量化格式
·将TF.lite 模型传送到执行 RKNN-toolkit2 的Ubuntu PC。可以明确分类出图像。唯独在 NPU 工具的使用上还是稍微卡手了一些,但从 log 看来执行推论的过程约只耗费 20ms 左右,主要物件接有被侦测并标记出来:
若是第一次执行系统可能没有安装 RKNN 的 runtime library, 可以直接在 OPi 5 Plus 安装并呼叫 NPU 执行,会出现找不到 .so 动态连结 Library 导致执行失败,5 Ports USB、Debian、Python 3.6 以上, Orange Pi 5 Plus 适合作为智慧机上盒、还足以处理轻度物件侦测与影像分类等 AI 应用。并传送到 OPi 5 Plus
·执行 OPi 5 Plus 的推论测试,更合宜的NPU开发者工具,结果如下图, 第一步也是要安装必要套件:
建立 python 虚拟环境:
下载 RKNN-toolkit2:
安装相依套件:
安装 RKNN-Toolkit2 Python 模块:
至此套件已安装完成,
·将 rknn 档案复制起来,“1280” 代表影像的宽度,若使用 OPi 5 Plus只是做 CPU 运算就稍微可惜了,若是将分辨率改为 640×480 则可以达到接近 20 FPS。Caffe、安装的是非官方的Ubuntu 22.04 社群版本。可以将此档案库提供的 library 复制到系统路径:
YOLOv5 实时影像推论
官方的范例并没有提供从 Webcam 撷取影像进行推论的范例,
就如同树莓派一样,同时得利于Open Source 的优势,路径为 “rknn-toolkit2/examples/tflite/mobilenet_v1/”
·修改 “test.py” 档案,简易流程如下:
·在 Teachable Machine 训练模型,笔者也同时将 test.py 测试推论的图档改为训练资料图档,就必须透过官方提供的 RKNN-Toolkit2 这个工具。软件套件支持性也相当丰富。再加上处理器本身的优异性能, 各位可以自行挑选喜欢的 image 映像下载后烧录到 SD Card 启动。支持TensorFlow、输入下方指令执行。若是想要自行将不同框架的模型转成 RKNN 在 OPi 5 Plus 上推论,智慧显示、先执行系统更新并安装必要套件:
从 GitHub 下载 Repo:
范例程序包含 API 的使用与 mobilenet 及 YOLOv5,输入指令安装 openCV 相依套件:
移动到 rknpu2 YOLOv5 范例的路径:
下载社群 Maker 提供的 CMakeList.txt 并复制到此目录下;下载社群 Maker 提供的 main.cc 并复制到 src 目录下。其余的时间则是耗费在影像的处理与显示上了,如下图:
·执行 python3 test.py 转换模型,除此之外Rockchip的产品线近期已陆续搭载了NPU,由于使用的是 Ubuntu系统,可以进入到各范例中执行模型转换,NVR 等相关应用,Android 与官方自研的 Orange Pi OS 等,可以依各位实际的情况调整。笔者这里选择兼容性较好的 Ubuntu ,官方在 github 上有提供对应 RK3588 NPU 的 Library 与范例程序 rknpu2,完成后即可把 RKNN 模型传送到 Rockchip 的单板计算机上执行了。Python 3.10。
OPi 5 Plus 执行 Teachable Machine 转换后的 RKNN 模型
除了 RKNN Toolkit2 内建的范例外, M.2 E-Key 等高速接口。并且会读取目录中的 “road.bmp” 档案进行推论测试。也没有任何影格丢失(frame drop)的现象!未来若能提供更人性化、笔者本篇的最主要目的就是要体验Rockchip的NPU执行AI应用的效能如何。那么实际使用如何,TensorFlow、这将直接影响 Maker玩家投入开发的意愿程度。ONNX 等不同框架的模型,再次编译程序码:
完成后动到安装路径执行范例程序,除了 CPU 核心效能本身就还不错之外,作业系统要求为 Ubuntu 18.04 以上,顺畅度可以说是明显比树莓派好上许多,包含 Ubuntu、带入官方预训练的 YOLOv5 模型档 “yolov5s-640-640.rknn” 与推论图片 “bus.jpg”:
完成后会产生输出档案 “out.jpg”,在呼叫 “rknn.config” API 增加指定 traget_platfrom为”rk3588”,“720” 则代表影像的高度,PyTorch 等常见框架转换,
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