TC-RK3566 1 akcentai: didelio našumo procesorius
TC-RK3566 2 akcentai: naujos kartos (3 kartos) Rockchip IPT
TC-RK3566 3 akcentas: galinga daugialypės terpės dekodavimo / kodavimo galimybė
TC-RK3566 4 akcentas: integruotas efektyvus RKNN AI apdorojimo įrenginys
TC-RK3566 1 akcentai: didelio našumo procesorius
Nauja ARM architektūra ir pažangus procesas užtikrina didesnį našumą ir energijos vartojimo efektyvumą
TC-RK3566 2 akcentai: naujos kartos (3 kartos) Rockchip IPT
iki
Galinga HDR funkcija padaro vaizdą aiškų esant foniniam arba stipriam apšvietimui
Palaikykite dviejų kanalų vienalaikį priartinimo išvestį
Triukšmo slopinimo funkcija, kad vaizdas prasto apšvietimo sąlygomis taip pat būtų subtilus
Palaikykite rasojimo šalinimo funkciją, aiškiai matote net migloje
Palaikykite šoninę LDCH korekciją, kad pašalintumėte jutiklio objektyvo sukeltus iškraipymus
TC-RK3566 3 akcentas: galinga daugialypės terpės dekodavimo / kodavimo galimybė
Palaiko 4KP60 H.264/H.265/VP9 ir kitų formatų HD dekodavimą
Palaikykite kelių vaizdo šaltinių vienu metu dekodavimą
Palaikykite HDR10, puikų spalvų ir dinaminio diapazono našumą
Palaikomas vaizdo apdorojimas, pašalinimas, triukšmo slopinimas, spalvų pagerinimas, skiriamosios gebos didinimas
Palaikykite 1080p 60 kadrų per sekundę H.264 ir H.265 formatų kodavimą
Palaikykite dinaminį bitų greitį, kadrų dažnį, raiškos reguliavimą
TC-RK3566 4 akcentas: integruotas efektyvus RKNN AI apdorojimo įrenginys
NPU su 0,8TOPs skaičiavimo galia
Integruotasis neuroninio tinklo aparatinės įrangos greitintuvas, palaiko INT8, INT16, FP16 efektyvų veikimą
NPU aparatinė įranga iš esmės palaiko tokias technologijas kaip išankstinio apdorojimo sujungimas, kanalų kvantavimas ir nulinis praleidimas
Palaikykite nenuostolingą INT8, INT16, FP16 neuroninių tinklų parametrų glaudinimą
NPU šerdis palaiko įprastą konvoliuciją, gylio atskiriamąją konvoliuciją, dekonvoliuciją, skylių konvoliuciją, visiškai sujungtą sluoksnį ir telkimo sluoksnį
NPU vidiniai blokai apima daugybinio pridėjimo operacijas, aktyvinimą, LUT ir tikslios konversijos vienetus bei palaiko tinkintą sluoksnių kūrimą
Palaikykite modelio konvertavimą vienu spustelėjimu, palaikykite Caffe/TensorFlow/TF-Lite/ONNX/PyTorch/Keras/Darknet pagrindinius sistemos modelius