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3-易百纳A201 rv1126开发板rknn Python搭建(图片推理测试)
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易百纳技术社区 Y_U–E 2022-11-08 09:48:00

进入软件包目录(软件包配置和下载见上一章)

输入sudo chmod 777 /dev/galcore (npu需要读写权限)

输入python3 rknnlite_yolo.py进行推理

备注:

模型为:yolov3-tiny 

数据集:coco2017 

类别:coco 80类

框架: darknet —> rknn

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推理单张时间36ms,推理结果存在当前目录。推理结果如下图。

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参数设置:

自定义识别图片(images/dog.jpg)

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CLASSES:识别的类别

COLOR    :不同类别对应的颜色

SIZE          :模型的输入尺寸

CONF        :置信度

NMS           :NMS

RKNN_MODEL :rknn的权重模型



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  • 易百纳技术社区
    已更新yolov4-tiny,单张推理35ms左右。
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