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OK-MX93中集成了0.5TOPS的NPU,可加速机器学习推断。 这里的TOPS是算力单位,是Tera Operations Per Second的缩写,1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次(10^12)操作。 0.5TOPS,在当前一些高性能的处理器上还不算高。在现实应用上,要看算法了。 文件系统中包含了一个tensorflow-lite-2.9.1的物体识别例子。 这里,先准备一张图片,官方手册上的是bmp格式的图片,jpg的测试了下,无法识别。 如下,这个是开发板上的图片
识别命令运行输出如下:
0.12是Windsor tie 其他的机率更低了。 如下,测试一张很干净的图片。
对于比较干净的图片,dog的识别还是很精准的。
看来,无法识别PCB板,有可能是这个板子的颜色问题,也有可能是算法训练的样本中没有PCB。不过手也没有识别出来。 能够识别的物体类别查看文件/usr/bin/tensorflow-lite-2.9.1/examples/labels.txt 而且目前,还没有NPU的开发手册,NPU的调用方式等还不明确,要等官方丰富开发手册了。 |
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