RKNN Toolkit2 仓库链接为 https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2。文件夹内容如下所示：RKNN-Toolkit2 资料包中有四个目录，分别为 docs、examples、packages 和 rknn_toolkit_lite2。docs 目录包含了 RKNN-Toolkit2 的使用文档，包括更新记录、两个 Python 环境

RKNN-Toolkit2 是为用户提供在 PC、Rockchip NPU 平台上进行模型转换、推理和性能评估的开发套件，用户通过该工具提供的 Python 接口可以便捷地完成各种操作。

NPU 是 "Neural Processing Unit"（神经网络处理单元）的缩写，是一种专门用于加速深度学习和神经网络计算的硬件处理器。NPU 是为了满足机器学习任务中高效处理大规模矩阵运算和复杂模型推理的需求而设计的，特别适合处理卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）、生成对抗网络（GANs）等深度学习模型。

1.将pt模型使用yolov5工程中的 export.py 转换为 onnx 模型；2.将 onnx 模型使用 rknn-toolkit2 中 onnx 文件夹的 test.py 转换为 rknn 模型；3.在板子上部署 rknn 模型，实现 NPU 推理加速。

在机器学习中，优化又可以分为参数优化和超参数优化．模型 𝑓(𝒙;𝜃)中的𝜃 称为模型的参数，可以通过优化算法进行学习．除了可学习的参数 𝜃 之外，还有一类参数是用来定义模型结构或优化策略的，这类参数叫作。或者通过搜索的方法对一组超参数组合进行不断试错调整．。（Hyper-Parameter）．在贝叶斯方法中，超参数的选取一般都是组合优化问题，是机器学习的一个经验性很强的技术，超参 数可以

NPU 是 "Neural Processing Unit"（神经网络处理单元）的缩写，是一种专门用于加速深度学习和神经网络计算的硬件处理器。NPU 是为了满足机器学习任务中高效处理大规模矩阵运算和复杂模型推理的需求而设计的，特别适合处理卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）、生成对抗网络（GANs）等深度学习模型。

监督学习往往需要大量的标注数据，而标注数据的成本比较高．因此利用大量的无标注数据来提高监督学习的效果有着十分重要的意义．这种利用少量标注数据和大量无标注数据进行学习的方式称为半监督学习SSL）．本文将介绍两种半监督学习算法自训练和协同训练．自训练自训练（Self-training）是一种半监督学习的方法，它通过结合有标签数据和无标签数据来提高模型的性能。

NPU 是 "Neural Processing Unit"（神经网络处理单元）的缩写，是一种专门用于加速深度学习和神经网络计算的硬件处理器。NPU 是为了满足机器学习任务中高效处理大规模矩阵运算和复杂模型推理的需求而设计的，特别适合处理卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）、生成对抗网络（GANs）等深度学习模型。

RKNN Toolkit2 仓库链接为 https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2。文件夹内容如下所示：RKNN-Toolkit2 资料包中有四个目录，分别为 docs、examples、packages 和 rknn_toolkit_lite2。docs 目录包含了 RKNN-Toolkit2 的使用文档，包括更新记录、两个 Python 环境

RKNN-Toolkit2 是为用户提供在 PC、Rockchip NPU 平台上进行模型转换、推理和性能评估的开发套件，用户通过该工具提供的 Python 接口可以便捷地完成各种操作。