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15. RKNN Python验证脚本：快速测试模型输出和性能

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 适用场景 · RKNN工具链概述与验证脚本的价值
课程导入学习目标
02
环境准备
安装RKNN-Toolkit2 · Python环境配置 · 依赖库安装与验证
环境准备RKNN-Toolkit…
03
RKNN模型基础
模型格式（.rknn） · 量化与非量化 · 输入输出张量理解
RKNN模型基础
04
验证脚本整体架构
初始化 · 加载模型 · 推理
验证脚本整体架构初始化
05
初始化RKNN对象
rknn.RKNN()的用法 · 参数配置与常见错误处理
RKNN初始化
06
加载模型
load_rknn()方法 · 路径处理 · 模型文件校验与异常捕获
加载模型load
07
配置运行环境
init_runtime()参数详解… · device_id · perf_debug等）
配置运行环境init
08
输入数据准备
图像读取 · 尺寸调整 · 归一化
输入数据准备图像读取
09
推理调用
inference()方法 · 输入列表格式 · 输出格式与数据类型
推理调用inference
10
输出后处理
softmax · argmax · 阈值过滤
输出后处理softmax
11
性能测试基础
使用perf_debug获取推理耗时 · FPS计算与统计方法
性能测试基础perf
12
性能分析进阶
CPU/GPU/NPU耗时分解 · 内存占用 · 温度与功耗监控
性能分析进阶CPU/GPU/NPU
13
精度验证方法
与原始模型（PyTorch/Tens… · 误差计算（MAE/MSE）
精度验证方法PyTorch/Tens
14
批量测试
循环处理多张图片 · 数据加载器设计 · 结果汇总与日志记录
批量测试循环处理多张图片
15
可视化验证
输出图像标注 · 保存结果 · 使用matplotlib或OpenC…
可视化验证输出图像标注
16
常见错误与调试
内存不足 · 维度不匹配 · 数据类型错误
常见错误调试
17
日志与调试技巧
print调试 · 日志级别设置 · 断点调试（pdb）与异常堆栈分析
日志调试技巧
18
脚本参数化
使用argparse或config文… · 输入路径 · 阈值等参数
脚本参数化argparse
19
多模型测试
在一个脚本中测试多个RKNN模型 · 结果对比与报告生成
多模型测试RKNN
20
与C API对比
Python验证脚本与C API验证… · 适用场景与迁移注意事项
APIC
21
量化模型验证
量化前后输出差异 · 量化误差分析 · 校准数据集使用
量化模型验证量化前后输出差异
22
动态输入支持
动态shape配置 · inference时输入尺寸变化处理
动态输入支持shape
23
多线程/异步推理
提高吞吐量的方法 · 线程安全与性能权衡
多线程异步推理
24
真实硬件测试
连接RK3588/RK3566等设备 · USB/网络传输 · 设备端运行验证
真实硬件测试RK3588/RK356…
25
性能优化建议
减少预处理开销 · 使用零拷贝 · 批量推理
性能优化建议减少预处理开销
26
案例实战1
图像分类模型（如MobileNet）…
案例实战1MobileNet
27
案例实战2
目标检测模型（如YOLOv5）的验证… · 包括NMS后处理
案例实战2YOLOv5
28
案例实战3
语义分割模型（如UNet）的输出可视…
案例实战3UNet
29
常见问题FAQ
模型加载失败 · 推理结果错误 · 性能不达标等问题的排查思路
FAQ常见问题
30
综合提升
编写通用验证框架 · 自动化测试 · 生成测试报告
综合提升编写通用验证框架