gitclonehttps://gitcode.com/airockchip/rknn_model_zoo.git# 1. 修改目标类别数,修改如下vim ~/rknn_model_zoo/examples/yolov5/include/postprocess.h# 2. 修改目标类别文本,内容如下vim ~/rknn_model_zoo/examples/yolov5/model/coco_80_labels_list.txtcd~/rknn_model_zoo# 3. 编译bash ./build-li...
YOLOv5(You Only Look Once version 5)是一个流行的实时目标检测模型,它在计算机视觉领域被广泛应用于各种任务,如物体检测、图像分割和跟踪。YOLOv5由Ultralytics开发,继承了YOLO(You Only Look Once)系列模型的快速和高效特点,同时在模型性能和易用性方面进行了多项改进。 ● 得益于官方示例的完整,可以直接借鉴官...
OrangePi:一款高性能的开源硬件开发板,具备强大的计算能力和丰富的接口,适合用于智能家居等物联网场景。 HomeAssistant:一个开源的家庭自动化平台,支持广泛的设备和服务集成,允许用户创建个性化的自动化方案。 Yolov5:一种快速、准确的目标检测模型,广泛应用于图像识别和物体检测领域。 二、硬件准备 OrangePi AIpro:作...
官方的范例并没有提供从Webcam 撷取影像进行推论的范例，但大家可以参考社群上这一篇教学的内容进行实作。准备好一个UVC Webcam 插上 OPi 5 Plus的USB 孔，输入指令安装 openCV 相依套件：移动到rknpu2 YOLOv5 范例的路径：下载社群Maker 提供的 CMakeList.txt 并复制到此目录下；下载社群 Maker 提供的 main.cc...
官方在 github上有提供对应RK3588 NPU的Library与范例程序rknpu2, 可以直接在OPi 5 Plus安装并呼叫 NPU执行,以下记录安装过程供各位参考。由于范例程序为C++语言需要进行编译,先执行系统更新并安装必要套件: 从GitHub下载Repo: 范例程序包含 API的使用与mobilenet及YOLOv5,选择YOLOv5范例进行编译:...
YOLOv5 实时影像推论 官方的范例并没有提供从 Webcam 撷取影像进行推论的范例,但大家可以参考社群上这一篇教学的内容进行实作。准备好一个 UVC Webcam 插上 OPi 5 Plus 的 USB 孔,输入指令安装 openCV 相依套件: 移动到 rknpu2 YOLOv5 范例的路径: ...
官方在 github 上有提供对应 RK3588 NPU 的 Library 与范例程序 rknpu2, 可以直接在 OPi 5 Plus 安装并呼叫 NPU 执行,以下记录安装过程供各位参考。由于范例程序为 C++ 语言需要进行编译,先执行系统更新并安装必要套件: 从GitHub 下载 Repo: 范例程序包含 API 的使用与 mobilenet 及 YOLOv5,选择 YOLOv5 范例...
综合评价与对比: 此外可以通过树莓派的GPU加速OpenCV和TensorFlow等框架,但是由于其架构限制,对于复杂的神经网络模型,如YOLOv4、Faster R-CNN等,可能表现不佳。虽然两者都可用于目标检测,但Orange Pi AIpro的CPU时钟速度更高,理论上在处理高负载任务时可能表现更好。最重要的是树莓派的散热明显不如Orange Pi AIpro的...
体验Demo 1:YOLOv5 目标检测算法 打开demo1,找到 main.ipynb 文件,并点击上面的 restart 双箭头,然后样例就开始运行了。 可以见到推理结果如下: 体验Demo 2:OCR 场景文字识别 场景文字识别是在如今生活中处处可以见,demo 2 就是这样一个案例,让我们可以体验 OCR 识别的过程。
OrangePi Pro是一款类似于树莓派的单板计算机,提供了强大的硬件支持,适合开发者和爱好者进行嵌入式开发。 它通常用于DIY项目,如智能家居、机器人等,也常被用作学习和教学工具。 YOLOv5目标检测模型: YOLOv5是一种流行的目标检测算法,以其高效和准确性而闻名。 您可以在OrangePi Pro上部署YOLOv5模型,用于实时视频流...