개요
목표
- Rockchip RK3588S에서 객체 인식 및 객체 추적
개발 환경
- Ubuntu 22.04
- Python 3.10
- 오렌지 파이 5(RK3588S)
- 뎁스 카메라(리얼센스 435i)
- RGB 카메라만 사용
- RKNN-ToolKit-Lite2 (python API)
이 글에서는 RKNN-ToolKit-Lite2 설치해서 데모 돌려봄.
RKNN 모델이란?
오렌지 파이5 임베디드 보드를 사용하고 있고, Rockchip RK3588S SOC가 들어간다.
RK3588S 칩에 전용 NPU가 들어있다.
RKNN 모델은 Rockchip NPU에서 돌릴 수 있는(?) 인공지능 모델이다.
다른 인공지능 모델을 RKNN 모델로 변환하는 과정이 추가된다.
누군가가 과정을 잘 적어둬서 첨부했습니다.
https://wiki.t-firefly.com/en/3399pro_npu/npu_intro.html
RKNN-Toolkit2는 PC에서 AI 모델을 Rockchip NPU에서 실행시킬 수 있는 포맷으로 변환하는 툴이고,
RKNN-ToolKit-Lite2는 Rockchip NPU에서 RKNN 모델을 돌리게 해주는 파이썬 패키지다.
https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2
리드미를 보면 Ubuntu 22.04와 python 3.10을 지원한다고 나와있다.
RKNN-Toolkit-LIte2 설치
유저 가이드보고 설치함
데모 실행
rknn-toolkit2(변환툴)을 설치한 것이 아니므로 rknn-toolkit-lite2 예제를 실행해야한다.
test.py를 실행했다. rknn-toolkit-lite2 설치가 잘 된 것같다.