[野火]嵌入式AI应用开发实战指南—基于LubanCat-RK系列板卡
关于本项目
关于野火
开发环境
1. 鲁班猫板卡介绍
2. 开发环境介绍
3. RKNN Toolkit2介绍
4. RKNN Toolkit Lite2介绍
5. RKNPU2
6. RKLLM
基础模型
1. 人工智能
2. 房价预测
3. 手写数字识别
4. ResNet18
5. MobileNetV2
6. Vision Transformer
7. YOLOv3
8. DETR(目标检测)
模型示例
1. 飞桨(PaddlePaddle) FastDeploy
2. PP-ORCv3
3. PP-ORCv4
4. PP-LitetSeg
5. PP-YOLOE
6. YoloX(目标检测)
7. YOLOv5(目标检测)
8. YOLOv5(实例分割)
9. YOLOv8
10. YOLOv8(旋转目标检测)
11. YOLOv10(目标检测)
综合示例
1. 垃圾检测和识别
2. 鲁班猫监控检测
常见问题
常见问题
版权
版权说明
[野火]嵌入式AI应用开发实战指南—基于LubanCat-RK系列板卡
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以人工智能深度学习为主题,在鲁班猫RK系列板卡上进行相关AI开发。
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2. 开发环境介绍
3. RKNN Toolkit2介绍
4. RKNN Toolkit Lite2介绍
5. RKNPU2
6. RKLLM
基础模型
1. 人工智能
2. 房价预测
3. 手写数字识别
4. ResNet18
5. MobileNetV2
6. Vision Transformer
7. YOLOv3
8. DETR(目标检测)
模型示例
1. 飞桨(PaddlePaddle) FastDeploy
2. PP-ORCv3
3. PP-ORCv4
4. PP-LitetSeg
5. PP-YOLOE
6. YoloX(目标检测)
7. YOLOv5(目标检测)
8. YOLOv5(实例分割)
9. YOLOv8
10. YOLOv8(旋转目标检测)
11. YOLOv10(目标检测)
综合示例
1. 垃圾检测和识别
2. 鲁班猫监控检测
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