前言

本项目是本人结合官方论坛和自身实践总结的、最快入门rknn3399pro及其相关系列的纯干货输出。包括具体的从入手到环境配置，端到端一体化训练样本，各种使用小技巧等。 如果你在探索一款AIOT产品，或者需要短时间内落地一个rknn系列的产品或者算法，那本项目非常适合你。

rk3399pro 简介

rk3399pro福州瑞芯微电子退出的一款 高性能、低功耗、易于片上开发、集成高性能NPU的AIOT设备：

• 支持8bit和16bit运算，运算性能 3 TOPs, 相比于同类型NPU产品领先150%。
• 支持 tflite onnx, caffe, tensorflow1,pytorch相关模型进行转换，转化.rknn模型后可直接使用
• 采用高性能AI处理芯片RK3399Pro,提供一站式AI解决方案。
• 集成多路USB接口，双PCIe接口，双MIPI CSI接口，HDMI、DP、MIPI和eDP显示接口等。
• 预装Android和Linux双操作系统，支持双系统启动和一键切换。

可用于智能驾驶、图像识别、安防监控、无人家、语音识别、VR设备、IOT物联网、智能家电等。

基础入门教程

rknn3399pro 2小时入门指南（一）基础概念和基本开发流程

rknn3399pro 2小时入门指南（二）RKNN刷机攻略详解

rknn3399pro 2小时入门指南（三）在PC上搭建RKNN模拟环境、 模型转换代码、RK3399 pro使用

rknn3399pro 2小时入门指南（四）h5模型训练、tflite模型生成

rknn3399pro 2小时入门指南（五）tflite转化成rknn

rknn3399pro 2小时入门指南（六）rknn模型测试和性能评估

rknn3399pro 2小时入门指南（七）rknn视频显示（vpu, rtsp）

rknn3399pro 2小时入门指南（八）详细教程指导你一步到位训练得到yolov3 rknn模型

rknn3399pro 2小时入门指南（九）pytorch to rknn模型end-to-end训练和生成

常见设置

rknn3399pro如何设置开机启动？

rk3399常见便捷设置汇总（免密登录/汉字输入法/时间校正等）

实践项目

tips: *end-to-end -> model define and optimize & model train & differ platform model transfer & land on rknn platform

• end-to-end YOLOv3 for rknn3399 / rknn_yolov3

• end-to-end seft-defined model for rknn3399 / rknn_pytorch

• end-to-end face_recognition for rknn3399 / rknn_facenet

• end-to-end pose-recognition of human position for rknn3399

• caffe/keras/pytorch/tflite/keras to rknn / transfer_model_example

• tobecontinue

References:

[官方地址]（http://t.rock-chips.com/forum.php）