迅为电子嵌入式视频教程更新了！——「AI深度学习推理加速器--RKNPU2 从入门到实践」（基于RK3588和RK3568）
课程内容分为三个阶段：认识RKNPU、RKNPU开发学习以及项目实战。
· 首先，我们将从认识RKNPU阶段开始，学习NPU的由来、RKNPU的硬件发展历史、RKNPU单核架构以及RKNPU应用领域等方面的知识，为后续学习打下坚实的基础。
· 接下来，在RKNPU开发学习阶段，我们将深入学习RKNPU软件推理框架、搭建RKNPU2开发环境、RKNN Toolkit2 API、精度分析与性能评估、RKNN Toolkit lite2使用、RKNPU C例程介绍、RKNN模型构建、RKNN模型加载、RKNPU C例程框架、以及RKNPU C API等内容，熟练掌握RKNPU的开发方法。
· 最后，在项目实战阶段，将会运用到前两部分所学到的知识和技能，动手完成yolov5实时目标识别、车牌识别和人脸识别等实际项目，提升实践能力并积累宝贵经验。
在上面的更新中已经完成了对前两个阶段的讲解，在项目实战阶段，将会运用到前两部分所学到的知识和技能，动手完成各类实战项目，帮助大家提升实践能力并积累宝贵经验。
本次更新内容为第二个项目实战：使用sort实现目标追踪，先来看一下演示效果吧。
SORT的全称是SIMPLE ONLINE AND REALTIME TRACKING。意为简单的在线和实时跟踪。SORT的实现较为简单，只需要在第一个项目实战讲解的yolov5基础上加入SORT的算法处理即可。具体如何实现，视频教程已经更新，快来了解下吧!
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