Rockchip Neural Network(RKNN)是瑞芯微为了加速模型推理而基于自身NPU硬件架构定义的一套模型格式.使用该格式定义的模型在Rockchip NPU上可以获得远高于CPU/GPU的性能.
RKNN Model Zoo是由像您这样的社区成员贡献的覆盖不同任务,不同框架的SOTA模型的集合.它涵盖了模型转换,模型评估和模型部署等基于Rockchip NPU的完整AI应用开发流程. 每个模型都包含模型转换,模型评估,模型部署相关的脚本,如果有对模型原始工程调整的,还会提供相应的脚本或补丁.
这组模型的作用是将图像归类,例如猫,狗,鸟等.
具体的模型将在后续持续更新.
这组模型的作用是将图像中的不同物体区分,例如道路图像中,将车/道路/交通灯/建筑等物体区分开来.
具体的模型将在后续持续更新.
这组模型的作用是识别图像中出现的物体,给出物体所在位置和物体的类别.
| 模型 | 说明 |
|---|---|
| YOLOv5 | YOLOv5是一系列在COCO数据集上预训练的目标检测架构和模型 |
这组模型的作用是检测图像中出现的人脸,并标记人脸所在的位置.
具体的模型将在后续持续更新.
这组模型的作用是检测人体姿态,手势等.
具体的模型将在后续持续更新.