完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦, 立即完善>
本帖最后由 donatello1996 于 2022-2-10 11:58 编辑 在OKMX8MP-C 开发板的出厂使用手册中,有一章是针对版上NPU的图像识别例程,位于EMMC分区的/usr/bin/tensorflow-lite-2.3.1/examples,我将EMMC分区mount为了/media分区,找到对应的例程位置: 切换到EMMC启动,进入/usr/bin/tensorflow-lite-2.3.1/examples/目录下,运行测试example: 再切回TF卡系统运行,提示报错,label_image程序的nnapi需要动态链接库支持:
其中libm-2.30.so被链接为ld-linux-aarch64.so.1,位于/usr/lib/aarch64-linux-gnu/目录下,若在移植后的目标系统的/usr/lib/aarch64-linux-gnu/下没有该库文件的话,是会在运行时提示报错的。将上述所有动态链接库复制到正确位置(/usr/lib和/usr/lib/aarch64-linux-gnu/),再次运行: 可以看到没有任何报错,运行库环境移植成功,接下来可以愉快地进行tensorflow例程的玩耍了,官方DEMO的验证结果是:
78%结果吻合陆军制服,10%结果吻合温莎领带,1%结果吻合领结,1%结果吻合防弹背心,不到1%结果吻合西装,总的来说这个结果还是挺令人满意的,NPU的算力确实还可以,多次运行程序,得出的结果完全相同,说明NPU计算时使用的是固定的/静态的图像识别库。我这边突发奇想,用这个Demo去测一下我自己的论坛头像,看看结果:
35%的野狗,25%的毛衣,18%的Pembroke???,6%的小猎犬(beagle),1%的羚羊,看到羚羊(gazelle)我属实蚌埠住了,哈哈。 然后再来试试另外几张图片,为了检验这NPU的人工智能算力到底行不行,一下弄满十张,豪华尊享,由于源码不开放,所以无法移植源码到自己的例程中:
|
|
相关推荐
|
|
只有小组成员才能发言,加入小组>>
【飞凌嵌入式OK3588J-C开发板体验】OK3588J-C开发板开箱评测
3138 浏览 1 评论
[威廉希尔官方网站 ] 【飞凌嵌入式OK3576-C开发板体验】llama2.c部署
7314 浏览 0 评论
7779 浏览 0 评论
【飞凌嵌入式OK3576-C开发板体验】ssh连接与文件传输
7703 浏览 0 评论
9149 浏览 0 评论
6817浏览 2评论
11230浏览 1评论
5312浏览 1评论
85584浏览 1评论
685浏览 1评论
小黑屋| 手机版| Archiver| 电子发烧友 ( 湘ICP备2023018690号 )
GMT+8, 2024-12-23 17:26 , Processed in 0.716282 second(s), Total 61, Slave 44 queries .
Powered by 电子发烧友网
© 2015 bbs.elecfans.com
关注我们的微信
下载发烧友APP
电子发烧友观察
版权所有 © 湖南华秋数字科技有限公司
电子发烧友 (电路图) 湘公网安备 43011202000918 号 电信与信息服务业务经营许可证:合字B2-20210191 工商网监 湘ICP备2023018690号