在RK3588上部署YOLOv5模型需要遵循以下步骤。以下是详细的指导,包括必要的代码和命令: 1. 准备RK3588开发环境 安装依赖项:确保在RK3588设备上安装了所有必要的依赖项,如OpenCV, FFmpeg, Python, CMake等。 创建虚拟环境:为了管理不同项目的依赖项,建议使用虚拟环境。 bash sudo apt-get install virtualenv mkdir ...
测试步骤 ⑴ 硬件连接 使用USB-TypeC连接线连接到OTG端口，连接迅为的ov13850/ov5695摄像头，连接屏幕 ⑵ 例程测试 启动Android Studio，打开rknn_yolov5_android_apk_demo应用工程文件夹进行编译，编译成功后，选择iTOP-RK3588设备并运行应用程序 当APP运行时，您会在迅为iTOP-RK3588开发板外接的MIPI屏幕上看到应用...
【RK3588】2.项目实战系列—HZHY-AI300G运行多线程YOLOv5算法, 视频播放量 884、弹幕量 0、点赞数 9、投硬币枚数 2、收藏人数 15、转发人数 4, 视频作者 合众恒跃, 作者简介 一家领先的嵌入式产品研发和应用解决方案提供商。,相关视频:【RK3588】第一章 HZHY-AI300G_开发
一、YOLOv5模型训练 首先,你需要安装YOLOv5的依赖项,包括PyTorch和torchvision等。然后,下载YOLOv5的官方代码库,并根据自己的数据集进行训练。在训练过程中,你需要调整一些超参数,如学习率、批次大小等,以获得更好的模型性能。 二、将YOLOv5模型转换为RKNN格式 RKNN是Rockchip公司推出的一种神经网络模型格式,适用于Roc...
首先进入rknn-toolkit2-1.3.0目录下的examples中对应的模型类型子文件夹,本文以onnx类型的yolov5模型为例,所以进入onnx/yolov5文件夹进行模型转换。 通过修改该文件夹中的"test.py"脚本文件里的两处内容以重新指定模型的目标平台和平台的设备ID。 修改部分的情况如下:(注释内容是原始内容,下一行是修改后的内容。)...
实例分享:Yolov5分类检测 在RK3588处理器上,不仅可以基于Linux系统使用NPU,也可以基于Android系统使用NPU,基于Linux使用NPU已经多次与大家分享过就不在赘述。 在Android平台上,可以通过两种方式调用RKNN API:直接链接librknnrt.so或链接基于Android平台HIDL实现的librknn_api_android.so。对于需要通过CTS/VTS测试的设备,建...
1.创建yolov5_trt.h头文件 头文件 // yolov5使用tensorrt进行部署的头文件 #ifndef YOLOV5_TRT_H #define YOLOV5_TRT_H #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <NvInfer.h> // nvidia加载模型进行推理的插件 ...
rk3588 支持虚拟化吗,简介RK3588是瑞芯微(Rockchip)公司推出的一款高性能、低功耗的集成电路芯片。它采用了先进的28纳米工艺技术,并配备了八核心的ARMCortex-A76和Cortex-A55处理器,以及ARMMali-G76GPU。该芯片支持多种接口和功能,适用于广泛的应用领域。本篇为yolov5
1、在终端命令窗口进入 rknn_yolov5_demo 文件夹 cdexamples/rknn_yolov5_demo/ 运行build-linux_RK3588.sh 脚本编译程序 ./build-linux_RK3588.sh 🍎五、在板端运行 rknn_yolov5_demo 运行目标检测程序,识别并定位图片中物体,cd到install/rknn_yolov5_demo_Linux/目录下,然后输入命令: ...
使用RKNN Toolkit将训练好的YOLOv5模型转换为RKNN格式。转换过程通常包括以下几个步骤: 加载PyTorch模型。 对模型进行量化或剪枝(可选,以提高模型在RK3588上的性能)。 将模型转换为RKNN格式。 转换完成后,你将得到一个RKNN格式的模型文件,该文件可以在RK3588平台上进行部署。 3. 在RK3588平台上部署模型 3.1 环境搭...