Recentemente, a Ultralytics anunciou oficialmente seu suporte à plataforma RKNN. A partir de agora, os usuários dos produtos da série RK3588/356X podem facilmente concluir a conversão do modelo e a implantação do yolov11 simplesmente usando a biblioteca ultralytics, pressionando o “botão acelerar” para a aplicação prática da tecnologia de visão computacional.
Nessa inovação tecnológica, os produtos estrela da Radxa, Radxa Rock 5B e Radhttps://docs.ultralytics.com/integrations/rockchip-rknn/xa Zero 3W, se destacaram. Como principais plataformas de teste, elas forneceram uma garantia sólida para a implantação e teste do modelo Ultralytics yolov11. O Rock 5B é equipado com o processador Rockchip RK3588 de alto desempenho, e o Zero 3W é equipado com o potente processador Rockchip RK3566. Com seu excelente desempenho, desempenho estável e forte compatibilidade, eles se tornaram a base de hardware dos avanços tecnológicos.
Durante muito tempo, os complexos processos de conversão e implantação de modelos e os problemas de adaptação de hardware no campo da visão computacional restringiram seriamente a promoção da tecnologia. Este suporte oficial da Ultralytics para a plataforma RKNN, aliado aos testes bem-sucedidos baseados nos produtos Radxa, superou completamente esta dificuldade, tornando a implementação da tecnologia mais eficiente.
Kit de ferramentas RKNN
O RKNN Toolkit, desenvolvido pela Rockchip, foi crucial na exportação do modelo Ultralytics YOLO11 para a RKNN. Este kit de ferramentas, um conjunto de ferramentas profissionais para implantação de modelos de aprendizado profundo no hardware Rockchip, apresenta o formato RKNN. Otimizado para NPU da Rockchip, o RKNN desbloqueia aceleração total de hardware em dispositivos como RK3588 e RK3566, garantindo execução de tarefas de IA de alto desempenho.
O modelo RKNN oferece muitos benefícios exclusivos. Seu design otimizado para NPU maximiza o desempenho na NPU da Rockchip. Sua característica de baixa latência é adequada para aplicativos de dispositivos com borda de tempo real. Além disso, ele pode ser personalizado para diferentes plataformas Rockchip, melhorando o uso de recursos de hardware e a eficiência geral.
Para mais detalhes
Para mais detalhes, consulte o Exportação Rockchip RKNN para modelos ultralíticos YOLO11 e Documentação Radxa.
