Tronlong创龙
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6T算力NPU！基于RK3588国产平台的YOLOv5目标识别案例，真的强！

方案亮点

极致算力：瑞芯微RK3588国产平台，6TOPS高性能NPU，支持复杂神经网络推理；

实时检测：YOLOv5s模型，轻松实现640x640分辨率，49fps检测速度；

多场景适配：工业/医疗/安防等应用领域。

技术原理解析

YOLO简介

YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的目标检测算法。YOLO把目标检测转变为一个回归问题，通过一次遍历即可同时预测图像中物体的位置和类别。相较与传统的目标检测方法，YOLO的主要特点是速度快且准确度较高，能够在实时场景下实现快速的目标检测，适用于目标识别跟踪、自动驾驶、工业质检等需要实时处理的场景。

6T算力NPU！基于RK3588国产平台的YOLOv5目标识别案例，真的强！_第1张图片

图1

YOLOv5优势

YOLOv5代码开源，可在多种操作系统和硬件平台上运行，并且支持深度学习框架，这使得其更易于使用和部署。

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    1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术，但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的，老板在检查你刚刚完成的工作时，要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中，而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。
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