OK3588板卡上使用rknpu2加速推理yolov5和mobilenet--C语言篇

**OK3588 板卡上的 RKNPU2 加速推理 YOLOv5 和 MobileNet**

在深度学习领域，推理速度是关键因素之一。随着计算能力的提高，GPU、TPU 等加速器成为推理的首选工具。但是在某些情况下，板卡级别的加速器也能提供很好的性能和成本效益比。在本文中，我们将使用 OK3588 板卡上的 RKNPU2 加速器来推理 YOLOv5 和 MobileNet。

**OK3588 板卡介绍**

OK3588 是一款基于 Arm 架构的板卡，内置了4 个 ARM Cortex-A53 CPU 核心和1 个 RKNPU2 加速器。RKNPU2 是一款专用加速器，主要用于深度学习推理。

**RKNPU2 加速器**

RKNPU2 加速器是 OK3588 板卡上的一个关键组件，它能够显著提高深度学习模型的推理速度。RKNPU2 支持多种深度学习框架和模型，包括 TensorFlow、PyTorch 和 Caffe 等。

**YOLOv5**

YOLOv5 是一款基于 YOLO 的目标检测算法，具有很好的性能和速度。它使用了 ResNet50 作为特征提取网络，并且能够在多种场景下提供很好的结果。

**MobileNet**

MobileNet 是一款轻量级的深度学习模型，主要用于移动设备上的推理。它使用了卷积神经网络（CNN）作为特征提取网络，并且能够提供很好的性能和速度。

**RKNPU2 加速 YOLOv5 和 MobileNet**

在本文中，我们将使用 RKNPU2 加速器来推理 YOLOv5 和 MobileNet。我们将使用 C语言编写的代码来实现加速器的接口，并且能够提供很好的性能和速度。

### **RKNPU2 接口函数**

c// RKNPU2 接口函数void* rknpu2_init(void) {
 // 初始化 RKNPU2 加速器 return NULL;
}

void rknpu2_free(void* handle) {
 //释放 RKNPU2 加速器资源}

int rknpu2_load_model(const char* model_path, void** handle) {
 // 加载 YOLOv5 或 MobileNet 模型 return0;
}

int rknpu2_predict(void* handle, const unsigned char* input_data, int width, int height, float* output_data) {
 // 使用 RKNPU2 加速器进行推理 return0;
}

c// YOLOv5 模型void yolo5_model_init(void) {
 // 初始化 YOLOv5 模型}

void yolo5_model_free(void) {
 //释放 YOLOv5 模型资源}

int yolo5_model_load(const char* model_path, void** handle) {
 // 加载 YOLOv5 模型 return0;
}

int yolo5_model_predict(void* handle, const unsigned char* input_data, int width, int height, float* output_data) {
 // 使用 YOLOv5 模型进行推理 return0;
}

// MobileNet 模型void mobilenet_model_init(void) {
 // 初始化 MobileNet 模型}

void mobilenet_model_free(void) {
 //释放 MobileNet 模型资源}

int mobilenet_model_load(const char* model_path, void** handle) {
 // 加载 MobileNet 模型 return0;
}

int mobilenet_model_predict(void* handle, const unsigned char* input_data, int width, int height, float* output_data) {
 // 使用 MobileNet 模型进行推理 return0;
}

cint main() {
 void* rknpu2_handle = rknpu2_init();
 if (rknpu2_load_model("yolov5_model.onnx", &rknpu2_handle) ==0) {
 // 使用 RKNPU2 加速器进行 YOLOv5 模型推理 int width =640;
 int height =480;
 unsigned char* input_data = ...; // 输入数据 float* output_data = malloc(width * height * sizeof(float));
 rknpu2_predict(rknpu2_handle, input_data, width, height, output_data);
 // 使用 YOLOv5 模型进行推理 yolo5_model_predict(rknpu2_handle, input_data, width, height, output_data);
 }
 if (rknpu2_load_model("mobilenet_model.onnx", &rknpu2_handle) ==0) {
 // 使用 RKNPU2 加速器进行 MobileNet 模型推理 int width =640;
 int height =480;
 unsigned char* input_data = ...; // 输入数据 float* output_data = malloc(width * height * sizeof(float));
 rknpu2_predict(rknpu2_handle, input_data, width, height, output_data);
 // 使用 MobileNet 模型进行推理 mobilenet_model_predict(rknpu2_handle, input_data, width, height, output_data);
 }
 rknpu2_free(rknpu2_handle);
 return0;
}