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モデルデプロイメントパスを選択する

reCamera Pro は、物体検出、分類、その他のタスク向けにカスタム AI モデルのデプロイをサポートしています。このページでは、モデル形式とワークフローに基づいて最適なパスを選ぶのに役立ちます。

3 つのデプロイメントパス​

パス使用するタイミングスキルレベル
事前学習済み RKNN モデルをアップロードすでに RKNN モデルファイル（.rknn）を持っている場合初級者
SenseCraft で ONNX を RKNN に変換ONNX モデルを持っており、クラウドベースで変換したい場合初級者〜中級者
RKNN-Toolkit2 で ONNX を RKNN に変換量子化（INT8/FP16）やキャリブレーションを完全に制御したい場合中級者〜上級者

パス 1: 事前学習済み RKNN モデルをアップロード​

すでに .rknn モデルファイルがある場合は、Web UI から直接アップロードします。

→ RKNN モデルのアップロードと設定

パス 2: SenseCraft クラウド変換​

SenseCraft プラットフォームは、ONNX モデルをクラウド上で RKNN 形式に変換し、オプションで量子化も行います。ローカルツールは不要です。

→ SenseCraft による ONNX から RKNN への変換

パス 3: RKNN-Toolkit2 ローカル変換​

量子化パラメータ、キャリブレーションデータセット、モデル最適化を完全に制御したい場合は、PC 上で RKNN-Toolkit2 を使用します。

→ RKNN-Toolkit2 による変換

デプロイ後​

モデルをデバイスに配置したら、次の手順を実行します：

  1. 検出の設定 — クラス、しきい値、推論頻度を設定
  2. モデル性能の検証 — FPS、精度、リソース使用率を確認
  3. モデル互換性 — サポートされるオペレータと量子化形式

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技術サポート & 製品ディスカッション​

弊社製品をお選びいただきありがとうございます。私たちは、製品をできるだけスムーズにご利用いただけるよう、さまざまなサポートを提供しています。お好みやニーズに応じて選べる複数のコミュニケーションチャネルをご用意しています。

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