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RK3588芯片NPU的使用：Windows11 Docker中运行MobileNet模型以及部署到开发板进行目标检测本文将在RKNN Docker环境（见本系列的第二篇文章）中练习MobileNet图像分类示例，并通过adb工具部署到RK3588开发板。 MobileNet简介请参考上一篇文章。

MobileNet简介：一个轻量化的神经网络架构|嵌入式与边缘计算随着物联网、自动驾驶和增强现实技术的普及，边缘设备对实时性、低延迟和隐私保护的需求日益迫切。传统深度神经网络（如ResNet、VGG）因参数量大、计算复杂度高，难以在移动端部署。2017年，Google团队推出MobileNet系列，开创了轻量化模型的新纪元。截至2024年，MobileNet已迭代至第四代，成为边缘计算领域中重要的解决方案。本文介绍MobileNet的架构演进、技术创新及最新进展。

计算机视觉基础｜轻量化网络设计：MobileNetV3在深度学习领域，随着移动端和嵌入式设备的快速发展，对神经网络模型的轻量化需求日益迫切。传统的卷积神经网络（CNN）虽然在性能上表现出色，但由于其参数量大、计算复杂，往往难以在资源受限的设备上高效运行。轻量化网络的出现，有效地解决了这一问题，使得深度学习模型能够在移动设备、物联网设备等平台上实现实时推理和应用。

树莓派5使用 MobileNet v2 实时推理相机视频Pytorch 对于树莓派提供了较好的支持，可以利用 Pytorch 在树莓派上进行试试推理，本文将尝试在树莓派5上使用 CPU 实时推理 MobileNet v2 分类模型。github 项目: https://github.com/Taot-chen/raspberrypi_dl