迅為電子嵌入式視頻教程更新了！——「AI深度學習推理加速器--RKNPU2從入門到實踐」（基于RK3588和RK3568）

課程內容分為三個階段：認識RKNPU、RKNPU開發學習以及項目實戰。

· 首先，我們將從認識RKNPU階段開始，學習NPU的由來、RKNPU的硬件發展歷史、RKNPU單核架構以及RKNPU應用領域等方面的知識，為后續學習打下堅實的基礎。

· 接下來，在RKNPU開發學習階段，我們將深入學習RKNPU軟件推理框架、搭建RKNPU2開發環境、RKNN Toolkit2 API、精度分析與性能評估、RKNN Toolkit lite2使用、RKNPU C例程介紹、RKNN模型構建、RKNN模型加載、RKNPU C例程框架、以及RKNPU C API等內容，熟練掌握RKNPU的開發方法。

· 最后，在項目實戰階段，將會運用到前兩部分所學到的知識和技能，動手完成yolov5實時目標識別、車牌識別和人臉識別等實際項目，提升實踐能力并積累寶貴經驗。

在上面的更新中已經完成了對前兩個階段的講解，在項目實戰階段，將會運用到前兩部分所學到的知識和技能，動手完成各類實戰項目，幫助大家提升實踐能力并積累寶貴經驗。

本次更新內容為第二個項目實戰：使用sort實現目標追蹤，先來看一下演示效果吧。

SORT的全稱是SIMPLE ONLINE AND REALTIME TRACKING。意為簡單的在線和實時跟蹤。SORT的實現較為簡單，只需要在第一個項目實戰講解的yolov5基礎上加入SORT的算法處理即可。具體如何實現，視頻教程已經更新，快來了解下吧!