迅為RK3588開(kāi)發(fā)板使用RKNN-Toolkit-lite2運行測試程序
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1 首先也需要部署運行環(huán)境，將庫文件放入 RK3588 開(kāi)發(fā)板上，我們將網(wǎng)盤(pán)資料“iTOP-3588 開(kāi)發(fā) 板 \02_ 【 iTOP-RK3588 開(kāi) 發(fā) 板 】 開(kāi) 發(fā) 資 料 \12_NPU 使 用 配 套 資 料
\05_Linux_librknn_api\librknn_api\aarch64”路徑下的文件通過(guò)U盤(pán)拷貝到開(kāi)發(fā)板的/usr/lib 目錄，如下圖所示：
2 下載網(wǎng)盤(pán)資料中“iTOP-3588 開(kāi)發(fā)板\02_【iTOP-RK3588 開(kāi)發(fā)板】開(kāi)發(fā)資料\12_NPU 使用配套資料\04_RKNN-Toolkit-lite2 工具”中 rknn_toolkit_lite2.tar.gz 壓縮包，在 windows 上解壓，然后 通 過(guò) U 盤(pán) 拷 貝 rknn_toolkit_lite2/examples 文 件 夾 下的 Demo inference_with_lite 放 入RK3588 開(kāi)發(fā)板，這個(gè) demo 是通過(guò) resnet 殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )識別”space_shuttle_224.jpg”這幅圖
片，然后運行，輸入以下命令：
cd inference_with_lite/
python3 test.py
運行成功如下圖所示：
通過(guò)結果 TOP 的訓練集標簽查詢(xún)可知，識別結果是宇宙飛船，訓練集標簽可詳見(jiàn)
其置信度為 0.9996，是所有標簽中最高的，和圖片事實(shí)相符。
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