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RKNN-Toolkit模型转换并在Rockchip NPU推理并进行性能评估
RKNN Toolkit转换Tensorflow模型至Rockchip NPU推理并进行性能评估 文章目录 RKNN Toolkit转换Tensorflow模型至Rockchip NPU推理并进行性能评估一 基本知识二 环境部署2 1环境准
RKNN
ToolKit
rockchip
NPU
模型转换并在
54、记录yolov7 训练、部署ncnn、部署mnn、部署rk3399pro npu、部署openvino、部署oak vpu、部署TensorRT
基本思想 xff1a 记录一下yolov7训练人头检测和部署oak的vpu相机上和rk3399 pro开发板上 xff0c 完成需求 ubuntu 64 ubuntu yolov7 pip install torch 61 61 1 12
Yolov7
ncnn
MNN
rk3399pro
NPU
深度学习CPU,GPU,NPU,TPU以及其计算能力单位
处理器运算能力单位 TOPS是Tera Operations Per Second的缩写 xff0c 1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次 xff08 10 12 xff09 操作 与此对应的还有GOPS xff08 Giga Oper
CPU
GPU
NPU
TPU
深度学习
CPU、GPU、NPU的区别
CPU GPU NPU的区别 CPU CPU xff08 CentralProcessing Unit xff09 中央处理器 xff0c 是一块超大规模的集成电路 xff0c 主要逻辑架构包括控制单元Control xff0c 运算单元A
CPU
GPU
NPU