日期:2026-02-12
您是否已经拿到性能强劲的迅为iTOP-Hi3403开发板,却不知如何迈出使用其NPU的第一步?面对高达10.4TOPS的专用AI算力,您是否在寻找一条最直接、高效的路径来快速验证硬件能力,为后续的深度开发奠定基础?
我们为您提供这份精准聚焦的入门指南——《Hi3403开发板NPU例程测试手册》。这不是一本庞大复杂的理论大全,而是一份旨在让您“快速上手、眼见为实” 的实战性操作指引。它直接切入核心,帮助您在最短时间内,运行起开发板预置的丰富AI例程,直观感受Hi3403 NPU在图像分类、目标检测、图像分割等任务上的实际处理能力,从而快速评估其是否满足您的项目原型需求。
手册内容简介
本手册聚焦于Hi3403NPU开发的实际操作环节,内容涵盖从基础的例程测试、模型转换,到编译环境搭建与视觉模型库应用的全链路。
上手即用:手册提供了多类已编译好的NPU例程(如图像分类、目标检测),方便你快速在板端运行,直观验证效果。
掌握核心工具:详细介绍了ATC模型转换工具的使用,这是将各类主流框架(如Caffe、ONNX)模型转化为Hi3403 NPU可运行格式的关键步骤。
搭建完整开发链:从Ubuntu环境下的交叉编译环境配置,到板端运行库部署,手册提供了清晰的指引,帮助你构建属于自己的AI应用开发基础。
拓展应用视野:手册最后部分引入了海思AI视觉模型库的环境搭建与例程,包含了YOLOv8s-OBB旋转目标检测等更前沿的实战项目,展示了平台更深的开发潜力。
适合人群
Hi3403开发板的初始使用者:希望快速熟悉板载NPU能力,运行官方示例进行性能评估与学习。
嵌入式AI应用开发者:需要在边缘侧部署视觉识别(如分类、检测、分割)项目的工程师,手册提供了明确的模型适配与部署路径。
寻求从模型到端侧部署解决方案的学习者:对AI模型在嵌入式设备上的完整落地流程感兴趣,手册提供了从“模型转换->编译->板端运行”的实践闭环。
手册详细目录
| 第1章 NPU例程测试 |
  1.1 图像分类例程测试 (ResNet50, LeNet) 1.2 目标检测例程测试 (FasterRCNN, RFCN, SSD, YOLO) 1.3 图像分割例程测试 1.4 AICPU推理例程测试 1.5 Caffe LSTM例程测试 1.6 目标跟踪例程测试   |
| 第2章 NPU模型转换 |
  2.1 模型转换环境搭建 2.2 使用ATC转化模型   |
| 第3章 NPU例程编译 |
  3.1 编译环境搭建 3.2 例程编译 3.3 例程模拟运行测试   |
| 第4章 海思AI视觉模型库环境搭建 |
  4.1 Ubuntu开发环境搭建 (安装CANN,搭建C++交叉编译环境) 4.2 板端环境配置   |
| 第5章 海思AI视觉模型库例程测试 |
  5.1 海思AI视觉模型库例程介绍 5.2 YOLOv8s-OBB网络实现旋转目标检测 5.3 FaceNet人脸识别与特征嵌入   |
如何获取手册与专属支持
本手册为非开源资料。为方便后续的技术交流与问题解答,我们将手册及相关的配套资源放在了专属的售后技术交流群中。
获取方式:购买Hi3403开发板后,请联系客服或您的销售代表,凭产品订单号申请加入官方技术交流群,即可在群内获取手册下载链接及后续更新。
希望这份手册能成为你开发路上的实用工具,帮助你更高效地释放Hi3403的AI算力。