Firefly-RK3399/AIO-3399J Android8.1固件支持Android Neural Networks API (NNAPI) ，充分調(diào)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API進(jìn)行硬件加速，使RK3399的AI運(yùn)算性能大幅提升。適用基于主流模型架構(gòu)衍生開(kāi)發(fā)的各類應(yīng)用，例如：商品識(shí)別、疲勞檢測(cè)等。

此SDK為基于 RK3399 Android8.1 的 AndroidNN GPU 加速方案，可以為采用 AndroidNN API開(kāi)發(fā)的 AI 相關(guān)應(yīng)用提供通用加速支持。

更新SDK

由于平臺(tái)需要一定的依賴性，系統(tǒng)要求具有OpenCL以及AndroidNN驅(qū)動(dòng)。因此需要更新Firefly-RK3399/AIO-3399J Android8.1 SDK。

AndroidNN性能

下圖為Android平臺(tái)依賴下的AndroidNN性能參數(shù)

支持AndroidNN的兩種方式

在上述 Android 平臺(tái)依賴滿足的情況下,支持兩種使用 AndroidNN 的方式

• 1) 根據(jù) AndroidNN1.0 API 的規(guī)范編寫(xiě) AI 應(yīng)用。

• 2) 基于 Tensorflow Lite 開(kāi)發(fā)應(yīng)用,Tensorflow Lite 自動(dòng)調(diào)用 Rockchip AndroidNN 加速接口。

目前提供的兩個(gè) Demo 均基于 Tensorflow Lite 的開(kāi)發(fā),分別為:

TfLiteSSDDemo：基于 TensorflowLite 的目標(biāo)檢測(cè) Demo,使用 MobileNet-SSD 模型

TfLiteCameraDemo：即 TensorflowLite 自帶的圖像分類 Demo,使用 MobileNet 模型。

TfLiteCameraDemo示例圖片