1、在开源数据集基础上定制化增加特定类别及复杂背景下的检测; 2、进行模型轻量化与精度-速度权衡; 3、将优化后模型导出 ONNX,经 RKNN-Toolkit2 完成 INT8 量化校准并部署到 RK3588 NPU,实测验证实时性与精度。
1、使用 RKNN-Toolkit2 完成 YOLO 系列模型转换与 INT8 量化校准,控制精度回损; 2、基于 RKNN-API 使用 C++ 封装多 Session 线程池推理架构,实现视频推理与任务调度; 3、设计回调与结果分发接口,实现与业务系统的解耦集成; 4、
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