RKNN-ToolKit-Lite2 설치

개요

목표

• Rockchip RK3588S에서 객체 인식 및 객체 추적

개발 환경

• Ubuntu 22.04
• Python 3.10
• 오렌지 파이 5(RK3588S)
  • http://www.orangepi.org/html/hardWare/computerAndMicrocontrollers/details/Orange-Pi-5B.html
• 뎁스 카메라(리얼센스 435i)
  
  • RGB 카메라만 사용
• RKNN-ToolKit-Lite2 (python API)
  • https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2

 

이 글에서는 RKNN-ToolKit-Lite2 설치해서 데모 돌려봄.

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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. 

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RKNN-Toolkit-LIte2 설치

 

유저 가이드보고 설치함

https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2/blob/master/rknn_toolkit_lite2/docs/Rockchip_User_Guide_RKNN_Toolkit_Lite2_V1.5.0_EN.pdf

 

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데모 실행

rknn-toolkit2(변환툴)을 설치한 것이 아니므로 rknn-toolkit-lite2 예제를 실행해야한다. 

https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2/tree/master/rknn_toolkit_lite2/examples/inference_with_lite

test.py를 실행했다. rknn-toolkit-lite2 설치가 잘 된 것같다.