目录 前言 一、混合量化 1.1 概念介绍  1.1.1 hybrid_quantization_step1 1.1.2 hybrid_quantization_step2 二、实际编写程序  2.1混合量化第一阶段  2.2 混合量化第二阶段  三、混合量化第一步接口参数proposal 前言 为什么要进行混合量化？ 答案：提高模型每一层精度，提高模型精度  从博文：R

一、RKNPU推理软件框架  1.1 推理软件框架 (1)RKNPU 硬件层 关于 RKNPU 硬件层在上个博文【AI嵌入式人工智能开发 --- 【1】初始RKNPU-CSDN博客】已经进行了了解，这里就不再进行过多的赘述。(2)RKNPU 驱动层       RKNPU 的驱动层是连接上层应用和 RKNPU 硬件的桥梁。驱动层的主要作用是将应用程序需要推理的内容提交给 RKNPU 进行计算，

文章目录 一、CPU、GPU、FPGA和NPU介绍二、CPU、GPU、FPGA和NPU区别三、NPU 应用四、RKNPU 沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄 📢 本篇将给大家介绍什么是RKNPU。 一、CPU、GPU、FPGA和NPU介绍 二、CPU、GPU、FPGA和NPU区别 若考虑成本、功耗、计算能力以及体积，NPU和FPGA占

rv1126所使用的rknn sdk里默认是不带opencv库的，官方所用的例程里也没有使用opencv，但是这样在进行图像处理的时候有点麻烦了，这里有两种办法: 一是先用python将所需要的图片处理好后在转化为bin格式文件，在使用c++或c进行读取，可以参考->； 二是为其添加opencv库，可以直接在程序中调用opencv接口；下面介绍具体步骤 1：首先利用rv1126的交叉编译工具，将