RK3566 Płyta główna Goldfinger Development Board

Funkcje TC-RK3566

Najważniejsze cechy TC-RK3566 1: Wysokowydajny procesor

Nowa architektura ARM i zaawansowany proces zapewniają wyższą wydajność i energooszczędność

TC-RK3566 Najważniejsze cechy 2: Nowa generacja (trzeciej generacji) Rockchip ISP

aż do

Potężna funkcja HDR sprawia, że ​​obraz jest wyraźny pod światło lub przy silnym oświetleniu

Obsługa jednoczesnego powiększania dwukanałowego

Funkcja redukcji szumów, dzięki czemu obraz w warunkach słabego oświetlenia jest również delikatny

Obsługuje funkcję odmgławiania, widzi wyraźnie nawet przy zamgleniu

Wspieraj boczną korekcję LDCH, aby usunąć zniekształcenia spowodowane soczewką czujnika

TC-RK3566 Wyróżnienie 3: Potężne możliwości dekodowania/kodowania multimediów

Obsługa dekodowania HD 4KP60 H.264/H.265/VP9 i innych formatów

Obsługa jednoczesnego dekodowania wielu źródeł wideo

Obsługa HDR10, doskonała wydajność w kolorze i zakresie dynamicznym

Obsługuje przetwarzanie obrazu, usuwanie przeplotu, usuwanie szumów, wzmacnianie kolorów, zwiększanie rozdzielczości

Obsługa kodowania w formacie 1080p 60fps H.264 i H.265

Obsługa dynamicznej szybkości transmisji bitów, liczby klatek na sekundę, regulacji rozdzielczości

TC-RK3566 Wyróżnienie 4: Zintegrowana, wydajna jednostka przetwarzająca RKNN AI

NPU o mocy obliczeniowej 0,8 TOPS

Wbudowany akcelerator sprzętowy sieci neuronowej, obsługa wydajnej pracy INT8, INT16, FP16

Sprzęt NPU natywnie obsługuje technologie, takie jak scalanie przetwarzania wstępnego, kwantyzacja kanałów i pomijanie zer

Obsługa bezstratnej kompresji parametrów sieci neuronowej INT8, INT16, FP16

Rdzeń NPU obsługuje zwykły splot, splot z możliwością separacji głębokości, dekonwolucję, splot otworów, w pełni połączoną warstwę i warstwę puli

Wewnętrzne bloki NPU obejmują operacje wielokrotnego dodawania, aktywację, LUT i precyzyjne jednostki konwersji oraz obsługują niestandardową konstrukcję warstw

Obsługuje konwersję modeli jednym kliknięciem, obsługuje główne modele frameworków Caffe/TensorFlow/TF-Lite/ONNX/PyTorch/Keras/Darknet