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RK3588芯片NPU的使用：Windows11 Docker中运行MobileNet模型以及部署到开发板进行目标检测

news 来源：原创 2025/9/20 16:14:46

本文的目标

本文将在RKNN Docker环境（见本系列的第二篇文章）中练习MobileNet图像分类示例，并通过adb工具部署到RK3588开发板。
MobileNet简介请参考上一篇文章。

开发环境说明

  • 主机系统：Windows11
  • 目标设备：搭载RK3588芯片的安卓开发板
  • 核心工具：包含rknn-toolkit2、rknn_model_zoo等工具的Docker镜像、ADB调试工具

启动RKNN Docker环境

# 使用 docker run 命令创建并运行 RKNN Toolkit2 容器
# 并通过附加 -v <host src folder>:<image dst folder> 参数，将本地文件映射进容器中
docker run -t -i --privileged -v /dev/bus/usb:/dev/bus/usb -v D:\rknn\rknn_model_zoo-v2.3.0:/rknn_model_zoo rknn-toolkit2:2.3.0-cp38 /bin/bash

介绍一下mobilenet目录结构

Docker启动后，来到rknn_model_zoo中mobilenet的示例目录

cd /rknn_model_zoo/examples/mobilenet/

目录结构如下：

├── rknn_model_zoo/examples/mobilenet
│ ├── cpp # Cpp项目例子，部署会用到
│ ├── model # 模型目录
│ │ ├── bell.jpg # 例子中用到的待检测图片
│ │ ├── download_model.sh # 下载模型脚本
│ │ └── synset.txt #  ImageNet类别标签文件
│ └── python # Python工具链
|   └── mobilenet.py # 核心工具脚本

MobileNet 工具脚本说明

mobilenet.py 用于在 RKNN（Rockchip Neural Network）平台上部署 MobileNetV2 模型的工具脚本，支持模型转换、性能评估和推理测试。

整体流程


核心功能

1.模型下载与准备

自动下载 ONNX 模型 若检测到本地无模型文件（mobilenetv2-12.onnx），会从云端下载并显示实时进度条和下载速度。

def check_and_download_origin_model():

2. RKNN 模型转换

配置预处理参数 标准化参数适配 ImageNet 数据集（均值/方差）。

rknn.config(mean_values=[[...]], std_values=[[...]], target_platform=args.target)

模型加载与量化 支持 ONNX 模型转换，可选择 INT8/UINT8/FP32 量化。

rknn.load_onnx(model=args.model, ...)
rknn.build(do_quantization=do_quant, ...)

3. 推理与评估

性能测试 支持耗时评估（–eval_perf）和内存占用分析（–eval_memory）。

rknn.eval_perf()
rknn.eval_memory()

分类推理 输入图像预处理 → 推理 → 输出 Top-5 分类结果。

outputs = rknn.inference(inputs=[img])
scores = softmax(outputs[0])

4. 跨平台支持

多设备兼容 通过 --target 参数指定 RKNPU 平台（如 rk3588、rk1808）。

RKNPU1_TARGET = ['rk1808', 'rv1109', 'rv1126']

命令行参数说明

参数默认值可选值说明
--targetrk3566rk3566/rk1808/rv1109/rv1126指定NPU芯片型号，不同平台支持的量化类型不同
--dtypei8i8(INT8)/fp32(浮点)/u8(UINT8)RKNPU2平台推荐使用i8，RKNPU1平台需用u8
--eval_perfFalseTrue/False启用后会输出各层耗时分析报告
--accuracy_analysisFalseTrue/False需要连接实机设备才能运行

使用示例：

# 在RK3566平台上进行INT8量化性能测试
python mobilenet.py --target rk3566 --dtype i8 --eval_perf

使用mobilenet.py对模型进行转换并使用模拟器推理

rknn_model_zoo/examples/mobilenet/python
python mobilenet.py --model ../model/mobilenetv2-12.onnx --target rk3588

执行流程：参数解析 → 模型下载 → 跨平台构建 → 多模式推理 → 结果分析
执行流程图：
运行结果如下：

--> Download ../model/mobilenetv2-12.onnx
0.00%   [--------------------------------------------------] Speed: 0.00 KB/s
100.02% [##################################################] Speed: 61.72 KB/s
done
I rknn-toolkit2 version: 2.3.0
--> Config model
done
--> Loading model
W load_onnx: If you don't need to crop the model, don't set 'inputs'/'input_size_list'/'outputs'!
I Loading : 100%|██████████████████████████████████████████████| 177/177 [00:00<00:00, 51774.31it/s]
done
--> Building model
I OpFusing 0: 100%|█████████████████████████████████████████████| 100/100 [00:00<00:00, 5654.91it/s]
I OpFusing 2 : 100%|█████████████████████████████████████████████| 100/100 [00:00<00:00, 405.05it/s]
W build: found outlier value, this may affect quantization accuracyconst nameabs_mean    abs_std     outlier value478      0.89        1.59        -15.073550      0.61        0.68        11.299577      0.64        0.65        -9.877604      0.60        0.55        -9.970
I GraphPreparing : 100%|███████████████████████████████████████| 100/100 [00:00<00:00, 20185.30it/s]
I Quantizating : 100%|████████████████████████████████████████████| 100/100 [00:01<00:00, 90.17it/s]
W build: The default input dtype of 'input' is changed from 'float32' to 'int8' in rknn model for performance!Please take care of this change when deploy rknn model with Runtime API!
W build: The default output dtype of 'output' is changed from 'float32' to 'int8' in rknn model for performance!Please take care of this change when deploy rknn model with Runtime API!
I rknn building ...
I rknn building done.
done
--> Export rknn model
done
--> Init runtime environment
I Target is None, use simulator!
done
--> Running model
W inference: The 'data_format' is not set, and its default value is 'nhwc'!
I GraphPreparing : 100%|███████████████████████████████████████| 102/102 [00:00<00:00, 20605.87it/s]
I SessionPreparing : 100%|██████████████████████████████████████| 102/102 [00:00<00:00, 2492.67it/s]
--> PostProcess
-----TOP 5-----
[494] score=0.98 class="n03017168 chime, bell, gong"
[653] score=0.01 class="n03764736 milk can"
[469] score=0.00 class="n02939185 caldron, cauldron"
[505] score=0.00 class="n03063689 coffeepot"
[463] score=0.00 class="n02909870 bucket, pail"
done

使用mobilenet.py对模型进行连板运行

python mobilenet.py --target rk3588 --npu_device_test

C语言项目开发板端部署

编译

./build-android.sh -t rk3588 -a arm64-v8a -d mobilenet

运行结果：

./build-android.sh -t rk3588 -a arm64-v8a -d mobilenet
===================================
BUILD_DEMO_NAME=mobilenet
BUILD_DEMO_PATH=examples/mobilenet/cpp
TARGET_SOC=rk3588
TARGET_ARCH=arm64-v8a
BUILD_TYPE=Release
ENABLE_ASAN=OFF
DISABLE_RGA=
INSTALL_DIR=/rknn_model_zoo/install/rk3588_android_arm64-v8a/rknn_mobilenet_demo
BUILD_DIR=/rknn_model_zoo/build/build_rknn_mobilenet_demo_rk3588_android_arm64-v8a_Release
ANDROID_NDK_PATH=/rknn_model_zoo/android-ndk-r19c
===================================
-- Android: Targeting API '23' with architecture 'arm64', ABI 'arm64-v8a', and processor 'aarch64'
[100%] Built target imagedrawing
Install the project...
-- Install configuration: "Release"
-- Installing: /rknn_model_zoo/install/rk3588_android_arm64-v8a/rknn_mobilenet_demo/./rknn_mobilenet_demo
-- Installing: /rknn_model_zoo/install/rk3588_android_arm64-v8a/rknn_mobilenet_demo/model/bell.jpg
-- Installing: /rknn_model_zoo/install/rk3588_android_arm64-v8a/rknn_mobilenet_demo/model/synset.txt
-- Installing: /rknn_model_zoo/install/rk3588_android_arm64-v8a/rknn_mobilenet_demo/model/mobilenet_v2.rknn
-- Installing: /rknn_model_zoo/install/rk3588_android_arm64-v8a/rknn_mobilenet_demo/lib/librknnrt.so
-- Installing: /rknn_model_zoo/install/rk3588_android_arm64-v8a/rknn_mobilenet_demo/lib/librga.so

推送到开发板

# 切换到 root 用户权限
adb rootadb push install/rk3588_android_arm64-v8a/rknn_mobilenet_demo /data/rknn-test

开发板上运行demo

adb shell
# 进入开发板中rknn_yolov5_demo目录
cd /data/rknn-test/rknn_mobilenet_demo/
# 设置依赖库环境
export LD_LIBRARY_PATH=./lib
# 运行可执行文件./rknn_mobilenet_demo model/mobilenet_v2.rknn model/bell.jpg

运行结果如下：

/rknn_mobilenet_demo model/mobilenet_v2.rknn model/bell.jpg                                                                                               <
num_lines=1001
model input num: 1, output num: 1
input tensors:index=0, name=input, n_dims=4, dims=[1, 224, 224, 3], n_elems=150528, size=150528, fmt=NHWC, type=INT8, qnt_type=AFFINE, zp=-14, scale=0.018658
output tensors:index=0, name=output, n_dims=2, dims=[1, 1000, 0, 0], n_elems=1000, size=1000, fmt=UNDEFINED, type=INT8, qnt_type=AFFINE, zp=-55, scale=0.141923
model is NHWC input fmt
model input height=224, width=224, channel=3
origin size=500x333 crop size=496x320
input image: 500 x 333, subsampling: 4:4:4, colorspace: YCbCr, orientation: 1
src width is not 4/16-aligned, convert image use cpu
finish
rknn_run
[494] score=0.990035 class=n03017168 chime, bell, gong
[469] score=0.003907 class=n02939185 caldron, cauldron
[653] score=0.001089 class=n03764736 milk can

小结

本文将mobilenet模型样例在安卓系统的RK3588开发板进行了模型转换和部署，距离端到端部署还差着最后一公里，敬请期待。

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编程日记 2025/9/10 4:59:23

项目管理中客户拒绝签字验收？如何处理和预防

客户拒绝签字验收&#xff1f;如何处理和预防&#xff1f;核心在于&#xff1a;正面沟通、证据留存、灵活应对、合同条款明确、阶段验收机制。其中正面沟通格外关键&#xff0c;如果在发现客户迟迟不愿签字时能够主动沟通&#xff0c;了解其顾虑或不满并迅速针对性解决&#xf…...

编程日记 2025/9/19 12:11:11

docker 修改镜像源教程

当在拉取镜像时报以下错误时&#xff0c;可以通过更换镜像源解决 rootlocalhost:/etc/docker# docker pull mysql Using default tag: latest Error response from daemon: Get "https://registry-1.docker.io/v2/": net/http: request canceled while waiting for …...

编程日记 2025/9/18 11:34:30

【JAVA】十、基础知识“类和对象”干货分享~（三）

目录 1. 封装 1.1 封装的概念 1.2 访问限定符 public&#xff08;公开访问&#xff09; private&#xff08;私有访问&#xff09; 1.3 包 1.3.1 包的概念 1.3.2 导入包中的类 1.3.3 自定义包 2. static成员 2.1 static变量&#xff08;类变量&#xff09; 2.1.1 sta…...

编程日记 2025/9/12 21:54:11

Open GL ES -＞ SurfaceView + 自定义EGL实现OpenGL渲染框架

SurfaceView 自定义EGL实现OpenGL渲染 在Android开发中&#xff0c;当需要灵活控制OpenGL渲染或在多个Surface间共享EGL上下文时&#xff0c;自定义EGL环境是必要的选择 核心实现流程 -------------------- -------------------- -------------------- | 1. 创建Su…...

编程日记 2025/9/9 20:36:04

Solidity入门实战—web3

项目介绍 在这个项目中&#xff0c;我们建立一个小型智能合约应用&#xff0c;他允许用户向合约地址捐赠&#xff0c;允许合约所有者从合约中提取余额&#xff1b;并且还设定了捐赠的金额门槛&#xff1b;针对直接对地址进行的捐赠行为&#xff0c;我们也予以记录 源代码 ht…...

编程日记 2025/9/10 1:05:51

Open Scene Graph动画系统

OSG 提供了强大的动画功能&#xff0c;支持多种动画实现方式&#xff0c;从简单的变换动画到复杂的骨骼动画。以下是 OSG 动画系统的全面介绍&#xff1a; 1. 基本动画类型 1.1 变换动画 (Transform Animation) // 创建动画路径 osg::AnimationPath* createAnimationPath(co…...

编程日记 2025/9/20 10:56:21

无需libpacp库，BPF指令高效捕获指定数据包

【环境】无libpacp库的Linux服务器 【要求】高效率读取数据包&#xff0c;并过滤指定端口和ip 目前遇到两个问题 一是手写BPF&#xff0c;难以兼容&#xff0c;有些无法正常过滤二是性能消耗问题&#xff0c;尽可能控制到1% 大方向&#xff1a;过滤数据包要在内核层处理&…...

编程日记 2025/9/10 12:38:36

重回全面发展亲自操刀

项目场景&#xff1a; 今年工作变动&#xff0c;优化后在一家做国有项目的私人公司安顿下来了。公司环境不如以前&#xff0c;但是好在瑞欣依然可以每天方便的买到。人文氛围挺好&#xff0c;就是工时感觉有点紧&#xff0c;可能长期从事产品迭代开发&#xff0c;一下子转变做项…...

编程日记 2025/9/9 17:47:48

DimensionX

旨在通过可控的视频扩散模型从单张图像生成高质量的3D和4D场景。 1. 背景与问题 3D和4D生成的目标 3D生成&#xff1a;从单张或多张2D图像中重建出三维场景或物体&#xff0c;包含空间信息&#xff08;长、宽、高&#xff09;。4D生成&#xff1a;在3D的基础上加入时间维度&a…...

编程日记 2025/9/7 9:11:47

2025年04月08日Github流行趋势

项目名称&#xff1a;markitdown 项目地址url&#xff1a;https://github.com/microsoft/markitdown项目语言&#xff1a;Python历史star数&#xff1a;44895今日star数&#xff1a;1039项目维护者&#xff1a;afourney, gagb, sugatoray, PetrAPConsulting, l-lumin项目简介&a…...

编程日记 2025/9/5 22:15:36

数据结构与算法-数学-容斥原理，高斯消元解线性方程组

容斥原理 容斥原理用于计算多个集合的并集元素个数&#xff0c;公式为 ∣A1∪A2∪⋯∪An∣∑i1n∣Ai∣−∑1≤i<j≤n∣Ai∩Aj∣∑1≤i<j<k≤n∣Ai∩Aj∩Ak∣−⋯(−1)n−1∣A1∩A2∩⋯∩An∣ 举一个例题&#xff1a; 给定一个整数 nn 和 mm 个不同的质数 p1,p2,…,p…...

编程日记 2025/9/12 6:54:36

告别运动控制不同步：某车企用异构PLC实现99.98%焊接合格率

在长三角某新能源汽车电池工厂&#xff0c;工程师们正面临棘手的生产难题&#xff1a;随着产线速度提升到每分钟12个电芯&#xff0c;原有PLC系统开始频繁出现运动控制不同步现象。这直接导致极片焊接合格率从99.2%骤降至94.7%&#xff0c;每条产线日均损失超23万元。这个场景折…...

编程日记 2025/9/19 9:44:57

BetaFlight参数配置解读

BetaFlight参数配置解读 &#x1f4cc;相关篇《Betaflight固件编译和烧录说明》&#x1f955;各型号已编译好的配置文件资源&#xff08;.config&#xff09;&#xff1a;https://github.com/betaflight/unified-targets/tree/master/configs/default&#x1f33f;各型号配置头…...

编程日记 2025/9/18 15:11:02

PowerBI累计分析

累计分析 累计分析主要有三种&#xff1a;年初至今&#xff08;YTD&#xff09;、季初至今&#xff08;QTD&#xff09;、月初至今&#xff08;MTD&#xff09;。DAX中计算累计的函数有两类&#xff1a;一类是datesytd、datesqtd、datesmtd&#xff0c;该类返回一个单列日期表…...

编程日记 2025/9/10 22:31:41