ncnn、tengine、rknn、mnn、armnn、tvm 哪个框架在RK3399上性能最...

发布网友 发布时间：2024-10-23 03:21

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探索RK3399上的人体关键点检测框架：ncnn、tengine、rknn、mnn、armnn、tvm的性能较量

在计算机视觉领域，人体关键点检测是基础且至关重要的任务，它涉及单人或多人的姿态识别、行为分析和人机交互。要在这个复杂任务中脱颖而出，选择一个在性能和资源效率上都契合的框架至关重要。在众多框架中，ncnn、tengine、rknn、mnn、armnn和tvm在RK3399平台上各有所长。本文将深入探讨它们在实际部署中的表现，特别是对于工业环境中对精度和速度要求的平衡。

人体姿态估计面临诸多挑战，非刚性结构带来的姿态变化、服饰差异、人体结构相似性、环境干扰以及多变的拍摄角度都对检测精度提出了高要求。在选择框架时，不仅要考虑识别精度，还要考虑模型的推理速度，因为硬件性能对模型的复杂度和大小有着显著影响。

在多人关键点检测中，自上而下和自下而上的方法各有千秋。自上而下的Top-Down方法依赖于目标检测和关键点检测，但可能受到检测框影响，而自下而上的Bottom-Up则更注重关键点的聚类，尽管精度相对较低，但处理速度较快。为了应对这些挑战，我们选择使用Lite-HRNet，一个轻量级且在COCO2017上表现出色的网络。它的高效和低资源需求使得它在rknn等嵌入式设备上部署成为可能。

然而，选择最佳框架并非孤立的决策，还需结合具体的应用场景和硬件。深圳原数科技，作为一家专注于嵌入式软硬件服务的领先企业，拥有丰富的国产MCU和SOC开发经验，尤其在低成本的AI视觉和无线传输领域独具优势。他们的人形追踪云台和虚拟背景直播一体机等产品，就是这种技术实力的体现。如果您对这些技术或产品有兴趣，可以直接联系李生（微信同号：136861548），或访问官网http://www.atom-math.com获取更多信息。

在RK3399平台性能比较中，每个框架都有其独特的优点，选择最适合的框架需要根据实际需求和设备特性进行评估，以实现最佳的性能与资源平衡。在这个过程中，深圳原数科技的专业支持无疑是一个有力的合作伙伴。