本文介绍了将ArcFace人脸识别模型转换为RKNN格式并部署到RK3588 NPU的方法。ArcFace是主流的人脸特征提取模型，适用于1:1比对和1:N检索等场景。文章详细说明了模型特点（输入112x112 RGB图像，输出512维特征向量）及转换步骤：首先使用torch2onnx将PyTorch模型转为ONNX格式，再通过RKNN工具进行量化转换。提供了完整的Python转换代码，包括预处理配置、模型加载、构建和导出过程。该方法能有效提升边缘设备上的人脸识别实时性，适用于门禁、考勤等应用场景。
花了一下午学 Git，整理了一份学习笔记
花了一下午学 Git，整理了一份学习笔记本文介绍了将 ArcFace 人脸识别模型转换为 RKNN 格式并部署到 RK3588 NPU 的方法 ArcFace 是主流的人脸特征提取模型 适用于 1 1 比对和 1 N 检索等场景 文章详细说明了模型特点 输入 112x112 RGB 图像 输出 512 维特征向量 及转换步骤 首先使用 torch2onnx 将 PyTorch 模型转为 ONNX 格式 再通过 RKNN 工具进行量化转换 提供了完整的 Python 转换代码
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