【迅为iTOP-Hi3403开发板】一站式启动Hi3403 NPU开发：从运行例程开始，快速验证AI效能
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，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。
