网站建设期的网站案例,手机企业网站制作,吉安网站制作,网站开发结论随着人工智能和大数据时代的到来#xff0c;传统嵌入式处理器中的CPU和GPU逐渐无法满足日益增长的深度学习需求。为了应对这一挑战#xff0c;在一些高端处理器中#xff0c;NPU#xff08;神经网络处理单元#xff09;也被集成到了处理器里。NPU的出现不仅减轻了CPU和GPU…随着人工智能和大数据时代的到来传统嵌入式处理器中的CPU和GPU逐渐无法满足日益增长的深度学习需求。为了应对这一挑战在一些高端处理器中NPU神经网络处理单元也被集成到了处理器里。NPU的出现不仅减轻了CPU和GPU的负担还让复杂的计算任务得以高效处理。在典型的工作流中CPU会首先接收任务并根据任务的性质将其分配给合适的处理单元图像处理任务由GPU处理而人工智能相关任务则交给NPU。 应用领域图像识别: NPU能够迅速对图像进行分类、检测和分割等操作大大提升了处理效率。语音识别: NPU实现了实时语音转换和语音合成功能为语音交互提供了更自然的体验。自然语言处理: NPU帮助机器完成更高效的翻译、文本分类和情感分析推动了自然语言处理技术的发展。 实例分享Yolov5分类检测在RK3588处理器上不仅可以基于Linux系统使用NPU也可以基于Android系统使用NPU基于Linux使用NPU已经多次与大家分享过就不在赘述。在 Android平台上可以通过两种方式调用RKNN API直接链接librknnrt.so或链接基于Android平台HIDL实现的librknn_api_android.so。对于需要通过CTS/VTS测试的设备建议使用后者而对于不需要测试的设备直接链接librknnrt.so可以提供更好的性能。在开发板网盘资料中提供了Yolov5分类检测的示例—rknn_yolov5_android_apk_demo基于瑞芯微官方demo修改 ⑵ 例程测试启动 Android Studio打开rknn_yolov5_android_apk_demo应用工程文件夹进行编译编译成功后选择iTOP-RK3588设备并运行应用程序当APP运行时您会在迅为iTOP-RK3588开发板外接的MIPI屏幕上看到应用界面。在1280*800的预览分辨率下应用程序能够达到约15FPS的运行速度表现令人满意。 ■ 视频教程https://b23.tv/7IEvdpbhttps://b23.tv/hDA4V7khttps://b23.tv/0DY9Hmkhttps://b23.tv/i6JkT5S■ 手册资料【北京迅为】itop-3588开发板NPU例程测试手册【北京迅为】itop-3588开发板NPU使用手册
