迅为RK3568开发板模型推理测试实战deeplabv3语义分割

在人工智能技术飞速发展的今天，语义分割作为计算机视觉领域的关键技术，正广泛应用于自动驾驶、医疗影像分析、智能安防等众多前沿领域。如果你正在寻找一款强大且易于上手的开发工具，以助力你的语义分割项目落地。

强大算力，轻松驾驭语义分割任务迅为RK3568开发板搭载瑞芯微RK3568四核处理器，Cortex-A55架构使其主频高达2.0GHz ，配合Mali-G52 GPU以及独立NPU（1T算力），为语义分割算法的运行提供了强劲动力。丰富例程，加速开发进程我们深知开发过程中时间的宝贵，因此特别提供了deeplabv3语义分割和测试例程。即使你是初次接触语义分割开发，也能借助这些例程快速上手，大幅缩短开发周期，让你的创意迅速转化为实际应用。完善资料，助力技术突破除了强大的硬件和实用例程，迅为还为准备了全面、详细的开发资料。从硬件原理图、底板设计指南到软件SDK包，从基础的开发教程到高级的应用案例分析，一应俱全。我们的技术文档不断更新，紧跟行业前沿技术，让你在开发过程中随时获取所需知识，突破技术瓶颈。

deeplabv3语义分割

编译好的 deeplabv3 例程已经放在了“iTOP-3568 开发板\02_【iTOP-RK3568 开发板】开发资料\15_NPU 例程测试配套资料\08_rknn_model_zoo 测试\01_deeplabv3”目录下，如下图所示：

将该文件拷贝到开发板上，并解压，

然后进入该文件夹，使用以下命令运行可执行文件，实现图片的语义分割，

export LD_LIBRARY_PATH=./lib

./rknn_deeplabv3_demo model/deeplab-v3-plus-mobilenet-v2.rknn model/test_image.jpg

最后会在当前目录下生成语义分割完成的图片，

可以看到人和自行车已经被不同的颜色进行了分割，证明模型推理成功。