insightface是一个开源的基于Pytorch和MXNet实现的2D/3D人脸分析工具，它实现了多个SOTA人脸识别、人脸检测、人脸对齐算法，并对训练和部署进行了优化。insightface用的是5个特征点检测，因此算法资源要求相对较少，容易在嵌入式系统上进行部署和实现。 使用 RV1106 的 SDK 和工具链（如 Rockchip 的 RKNN Toolkit）来优化和部署模型。使用 TensorFlow Lite 或 PyTorch，安装 OpenCV 和 dlib 等库用于图像处理和人脸检测。InsightFace 提供了多个预训练模型。选择一个适合实时处理的轻量级模型，如 ResNet 或 MobileFaceNet。 优化模型。使用 TensorFlow Lite 或 ONNX 格式来将模型转换为适合移动端或嵌入式设备的轻量级格式。使用 Quantization（量化）等方法来减少模型大小和计算量，尤其是对于硬件加速的 NPU 可以提高推理速度。使用 RKNN Toolkit 将模型转换为 RV1106 可识别的格式，并利用 NPU 提供的加速。  Step 1：获取带有摄像头的RV1106开发板。 Step 2：熟悉并配置RV1106 SDK，下载并解压SDK文件，查看其目录结构，确保开发环境正常配置。 Step 3：进行交叉编译。 Step 4：部署InsightFace算法，确保算法支持多人实时人脸识别并在RV1106平台上正常运行。 Step 5：测试和调试，确保算法可以在复杂的环境下稳定运行，支持多人识别并实现实时反馈。 2. 具体应用  2.1 复杂场景下多人实时人脸识别：  家庭场景：通过本地化部署，在家庭环境中实现多人脸实时识别。此方案能够保证隐私安全，无需上传任何个人数据至云端。算法在不同光照、角度及遮挡情况下的表现将成为优化的重点。 会议场景：利用会议室内的多个摄像头和人脸数据进行实时识别，验证算法在多人环境下的实时性和准确性，进一步优化识别精度和响应速度。 通过这一部署和应用方案，我们希望能够探索如何在RV1106平台上实现高效的多人实时人脸识别，尤其是在智能家居中的隐私保护需求下，提供更加安全和高效的解决方案。  

 

1、比如说，有些基本模块的功能演示不能够保持一致性，也就是说在stm32f103系列芯片上能够实现的功能，不能简单直接的移植到stm32h533这样的情形。 2、手册里面的文字描述似乎给人一种静悄悄的感觉，既不能在出现问题的时候及时的咨询回应，只能通过不断的思考和质疑，参考其他案例，或者sdk中携带的例子进行初步的实现，对于一下功能比较复杂的方式，就不能快速的定位问题和实现 3、既然已经有芯片手册，为什么不配套出一下对应的芯片手册解读和对应功能的实现方面的视频 4、或者建立一个反馈机制，能够及时解决一下看不明白，或者实现逻辑方面的问题

收藏、点赞！向作者的钻研精神致敬！！！

https://wiki.sipeed.com/hardware/zh/lichee/th1520/lpi4a/8_application.html#Stable-Diffusion

参考的链接在这里：https://www.yuque.com/za4k4z/yp3bry/tx9hcuw35s9x24po

已经参与

已经参与

但是在烧录镜像的时候，找不到开发板的ip，ssh不能登陆，vnc也不能用，现在不知道问题在哪里，是不是i要换个系统镜像试一试？  

是的

有些问题在wiki页面就可以找到答案，我这次主要目标不是进行外围设备的控制，而是有关软件的，所以电源问题、接口和引脚分配问题这些在wiki页面就可以解决的，或者你遇到什么问题看看我能不能回答？

文件已经下载 ，就在链接处。

是否可以同学 提交学习心得 增加积分呢？ ● 【工程师笔记】汽车电子非隔离型变换器传导与辐射EMI的产生，传播与抑制 ●  MPS视频 20220329 直播回顾：非隔离DC/DC变换器电磁干扰的分析与建模方法 ●  如何控制使用长输出线时的传导 EMI（上） 1 ●  如何控制使用长输出线时的传导 EMI（中） ●  如何控制使用长输出线时的传导 EMI（下） ●  20210722直播回顾：输出负载线对于高频传导EMI的影响 ● 【工程师笔记】输出带长线负载的传导EMI的分析与改善 ● 【工程师笔记】高频共模电流、电压和阻抗的测量 —— 以反激变换器为例 ●  会后总结 | MPS电源EMI分析与优化设计研讨会 ● 【干货】反激电源的EMI分析以及抑制技术 ●  EMC 电力电子虚拟实验室

我看来要格式化我的盘 

已确认，多谢

关键是后面的u盘怎么连接的？？？

个人信息无误，确认可以完成评测计划。

OK

如何查看自己在那一批？

网上有人自己写了一个操作系统xbook