模型部署及不同芯片使用总结

不知不觉已经工作半年了,很久没写博客了,今天汇总一下这半年所学的东西,平时工作职责主要是在RKNN3588上做模型部署和算法开发,围绕这个方面,自己用一些开源的数据做了一些项目,巩固所学。

主要介绍自己的两个仓库:

**(1)基于目标探测和外观特征的多目标跟踪算法的完整的工程实现。**这个项目你可作为你的第一个完整新手项目。其中涉及

------编译第三方库

------模块化功能封装(跟踪、kalman、推理、后处理)

------yolo探测模型c++推理及预处理后处理(基于onnxruntime)

------CMakeList的项目编译

https://github.com/xurongtang/MultiObjectTrackerhttps://github.com/xurongtang/MultiObjectTracker至于该项目中跟踪的准确性不必在意,因为未作针对优化。

(2)基于MNN框架在地平线X5上的yolo实例分割模型部署。其中涉及

------aarch64的交叉编译

------模型转换及量化

------实例分割模型的工程后处理

https://github.com/xurongtang/MNN_yolov11Seg_x86_arm64https://github.com/xurongtang/MNN_yolov11Seg_x86_arm64

后续可能会涉及地平线、高通、英伟达等专门的芯片环境下的模型部署及其工具链的使用。

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