作为业界首款基于昇腾深度研发的AI开发板,它搭载了高性能处理器和丰富的AI加速硬件,支持神经网络推理、图像识别等高计算需求的任务。 开发板配置: 二、部署Yolov5模型 1、Xshell连接香橙派 确保香橙派已正确连接到电源和网络,并开启电源。 使用显示器和键盘登录香橙派,默认登录名为 HwHiAiUser,密码为 Mind@123。
硬件设备:香橙派5 所需源码 https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2.git https://github.com/rockchip-linux/rknpu2.git https://github.com/ultralytics/yolov5.git RKNN 香橙派 部署 代码下载 git clone https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2.git git checkout v1.6.0 查看...
YOLOv5是一种高效的目标检测算法,具有快速、准确、轻量级的特点。 yolov5项目地址:https://github.com/ultralytics/yolov5拉取开源项目并安装依赖 脚本运行的数据:(运行大约4.7ms,两张图片) Fusing layers… YOLOv5s summary: 213 layers, 7225885 parameters, 0 gradients, 16.4 GFLOPs image 1/2 /root/yolov5...
香橙派yolov5训练——香橙派入门教程(六) 这期是香橙派模型训练,下期为大家带来模型的部署。本期视频参考了以下博客,大家可以为博主点个赞https://blog.csdn.net/weixin_51651698/article/details/130187558#程序代码#教程#艺术在抖音#人工智能#知识科普
【摘要】 本文使用香橙派AIpro开发板,实现Yolov5的框架部署,并使用预训练模型进行图像识别。OrangePi AIpro 是2023.12月初,香橙派联合华为发布了基于昇腾的Orange Pi AIpro开发板,提供8/20TOPS澎湃算力,支持复杂的计算任务,适用于AI边缘计算、深度视觉学习、视频流AI分析等多个领域。作为业界首款基于昇腾深度研发的AI...
一、香橙派AIpro开发板 image 5 796x1024 - 香橙派AIpro部署yolov5图像识别 二、部署Yolov5模型 1、Xshell连接香橙派 确保香橙派已正确连接到电源和网络,并开启电源。 使用显示器和键盘登录香橙派,默认登录名为 HwHiAiUser,密码为 Mind@123。 点击右上角WIFI标识,继续点击“查看连接信息”,获取其内网IP地址,我...
本文使用香橙派AIpro开发板,实现Yolov5的框架部署,并使用预训练模型进行图像识别。OrangePi AIpro 是2023.12月初,香橙派联合华为发布了基于昇腾的Orange Pi AIpro开发板,提供8/20TOPS澎湃算力,支持复杂的计算任务,适用于AI边缘计算、深度视觉学习、视频流AI分析等多个领域。作为业界首款基于昇腾深度研发的AI开发板,它...