迅为视频教程 | RKNPU2 从入门到实践一套搞定!

描述

迅为基于瑞芯微RK3568和RK3588处理器设计开发的两款开发板都自带NPU,RK3568自带1T算力的NPU、RK3588自带6T算力的NPU,且这两款开发板使用的都是RKNPU2。

 

 

RK3588RK3588

 

(RKNPU发展历程)

 

RKNPU2较RKNPU1有较大的提升,但市面上关于这方面的资料却寥寥无几,导致很多想学习这方面知识的小伙伴们无从下手。

 

针对这一现状,迅为专门录制了基于RK3568和RK3588的RKNPU2系列视频教程,同时也有对应的文档资料,方便大家参考学习。

 

 

 

迅为电子嵌入式视频教程更新了!——「AI深度学习推理加速器--RKNPU2 从入门到实践」(基于RK3588和RK3568)

 

RK3588RK3588

 

视频简介

  

 

课程内容分为三个阶段:认识RKNPU、RKNPU开发学习以及项目实战。

 

     首先,我们将从认识RKNPU阶段开始,学习NPU的由来、RKNPU的硬件发展历史、RKNPU单核架构以及RKNPU应用领域等方面的知识,为后续学习打下坚实的基础。

 

 

· 接下来,在RKNPU开发学习阶段,我们将深入学习RKNPU软件推理框架、搭建RKNPU2开发环境、RKNN Toolkit2 API、精度分析与性能评估、RKNN Toolkit lite2使用、RKNPU C例程介绍、RKNN模型构建、RKNN模型加载、RKNPU C例程框架、以及RKNPU C API等内容,熟练掌握RKNPU的开发方法。

 

 

   最后,在项目实战阶段,将会运用到前两部分所学到的知识和技能,动手完成yolov5实时目标识别、车牌识别和人脸识别等实际项目,提升实践能力并积累宝贵经验。

  

 

学习链接

 

本次更新视频教程已上传至迅为B站账号——“北京迅为电子”

 

 00 前言

 01 初识RKNPU

 02 RKNPU软件推理框架

 03_RKNN Toolkit2 环境搭建

 04_RKNN模型构建

 05_RKNN 模型评估-推理测试

 06_RKNN 模型评估-量化精度分析

 07_RKNN 模型评估-性能评估和内存评估

 08_RKNN Toolkit lite2部署RKNN模型

 09_RKNPU2 通用API讲解

 10_RKNPU2 零拷贝API讲解

 11_yolov5实例讲解

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