迅為電子嵌入式視頻教程更新了！——「AI深度學(xué)習(xí)推理加速器--RKNPU2從入門到實(shí)踐」（基于RK3588和RK3568）

課程內(nèi)容分為三個(gè)階段：認(rèn)識(shí)RKNPU、RKNPU開發(fā)學(xué)習(xí)以及項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)。

· 首先，我們將從認(rèn)識(shí)RKNPU階段開始，學(xué)習(xí)NPU的由來(lái)、RKNPU的硬件發(fā)展歷史、RKNPU單核架構(gòu)以及RKNPU應(yīng)用領(lǐng)域等方面的知識(shí)，為后續(xù)學(xué)習(xí)打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

· 接下來(lái)，在RKNPU開發(fā)學(xué)習(xí)階段，我們將深入學(xué)習(xí)RKNPU軟件推理框架、搭建RKNPU2開發(fā)環(huán)境、RKNN Toolkit2 API、精度分析與性能評(píng)估、RKNN Toolkit lite2使用、RKNPU C例程介紹、RKNN模型構(gòu)建、RKNN模型加載、RKNPU C例程框架、以及RKNPU C API等內(nèi)容，熟練掌握RKNPU的開發(fā)方法。

· 最后，在項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)階段，將會(huì)運(yùn)用到前兩部分所學(xué)到的知識(shí)和技能，動(dòng)手完成yolov5實(shí)時(shí)目標(biāo)識(shí)別、車牌識(shí)別和人臉識(shí)別等實(shí)際項(xiàng)目，提升實(shí)踐能力并積累寶貴經(jīng)驗(yàn)。

在上面的更新中已經(jīng)完成了對(duì)前兩個(gè)階段的講解，在項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)階段，將會(huì)運(yùn)用到前兩部分所學(xué)到的知識(shí)和技能，動(dòng)手完成各類實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，幫助大家提升實(shí)踐能力并積累寶貴經(jīng)驗(yàn)。

本次更新內(nèi)容為第二個(gè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：使用sort實(shí)現(xiàn)目標(biāo)追蹤，先來(lái)看一下演示效果吧。

SORT的全稱是SIMPLE ONLINE AND REALTIME TRACKING。意為簡(jiǎn)單的在線和實(shí)時(shí)跟蹤。SORT的實(shí)現(xiàn)較為簡(jiǎn)單，只需要在第一個(gè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)講解的yolov5基礎(chǔ)上加入SORT的算法處理即可。具體如何實(shí)現(xiàn)，視頻教程已經(jīng)更新，快來(lái)了解下吧!