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选择模型部署路径

reCamera Pro 支持部署用于目标检测、分类和其他任务的自定义 AI 模型。本页将根据你的模型格式和工作流程，帮助你选择合适的部署路径。

三种部署路径​

路径适用场景技能水平
上传预训练 RKNN 模型你已经有一个 RKNN 模型文件（.rknn）初级
通过 SenseCraft 将 ONNX 转换为 RKNN你有一个 ONNX 模型并希望使用云端转换初级–中级
通过 RKNN-Toolkit2 将 ONNX 转换为 RKNN你希望完全控制量化（INT8/FP16）和校准过程中级–高级

路径 1：上传预训练 RKNN 模型​

如果你已经有一个 .rknn 模型文件，可直接通过 Web UI 上传。

→ 上传并配置 RKNN 模型

路径 2：SenseCraft 云端转换​

SenseCraft 平台可以在云端将 ONNX 模型转换为 RKNN 格式，并支持可选量化。无需本地工具。

→ SenseCraft ONNX-to-RKNN 转换

路径 3：RKNN-Toolkit2 本地转换​

如果你需要完全控制量化参数、校准数据集和模型优化，请在电脑上使用 RKNN-Toolkit2。

→ RKNN-Toolkit2 转换

部署完成后​

当你的模型已经部署到设备上后：

  1. 配置检测 —— 设置类别、阈值和推理频率
  2. 验证模型性能 —— 检查 FPS、精度和资源占用
  3. 模型兼容性 —— 支持的算子和量化格式

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技术支持与产品讨论​

感谢你选择我们的产品！我们将为你提供多种支持，确保你在使用我们产品的过程中尽可能顺畅。我们提供多种沟通渠道，以满足不同的偏好和需求。

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