This is a ROS package for Tengine, a high-performance neural network inference framework by OPEN AI LAB optimized for embedded devices:
- ARM NEON assembly level optimization
- Sophisticated memory management and data structure design, very low memory footprint
- Completely separated front-end/back-end design, Supports CPU, GPU, NPU and other heterogeneous computing units
- Extensible model design, supports uint8/int8 quantization storage
- Can import caffe/pytorch/mxnet/onnx/ncnn models
- 晶晨A311D
- USB Camera
- Tengine Compile with TIM-VX
git clone git@github.com:Coder-TieHH/Yolov5n_ros.git
cd ros_tengine
git submodule update --init
├── Catkin_make.sh
├── Clean.sh
├── Run.sh
└── src
├── ros_tengine
│ ├── assets
│ │ └── models
│ │ └── yolov3_uint8.tmfile
│ ├── CMakeLists.txt
│ ├── include
│ │ └── ros_tengine
│ │ ├── c_api.h
│ │ ├── defines.h
│ │ ├── timer.hpp
│ │ ├── timvx_device.h
│ │ ├── types.hpp
│ │ ├── yolo.hpp
│ │ └── yolo_layer.hpp
│ ├── launch
│ │ └── yolov3.launch
│ ├── lib
│ │ └── libtengine-lite.so
│ ├── msg
│ │ ├── Euler.msg
│ │ ├── FaceObject.msg
│ │ ├── Object.msg
│ │ ├── Rectangle.msg
│ │ └── Vector2D.msg
│ ├── package.xml
│ └── src
│ ├── timer.cc
│ ├── yolo.cpp
│ ├── yolo_layer.cpp
│ └── yolov3_node.cpp
└── usb_cam
bash Catkin_make.sh
bash Run.sh