Yolov11部署在rk3588 yolov11部署在RK3588-模型准备pt->onnx->rknn#ai #程序代码 #人工智能 #嵌入式 #边缘计算 - AI-人工智能技术于20241010发布在抖音,已经收获了27.9万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
首先我们先复制一份未编译过的rknn_yolov5_demo,改名为yolov7-_tiny,打开build-linux_RK3588.sh ,将红框改为你自己的路径;将之前生成的rknn文件拷贝到/rknpu2_1.3.0/examples/yolov7/model/RK3588下 可以把cmake文件的yolov5全部替换为yolov7; ./build-linux_RK3588.sh 进入到install文件夹下,可以看到...
修改为rknn.config(mean_values=[[0, 0, 0]], std_values=[[255, 255, 255]], target_platform='rk3588') 并重新执行 python test.py 生成yolov8s.rknn 模型并上传到板端对应位置。 重新在板端执行 bash testYolov8_rk3588.sh,运行效果正常。 至此,已经可以在 宿主机 上用给定的 demo 转换模型,并...
bash build-linux_RK3588.sh 2)运行 cd install/rknn_yolo_demo_Linux ./rknn_yolo_demo 注意:修改模型、测试图像、保存图像的路径,修改文件为src下的main.cc int main(int argc, char **argv) { char model_path[256] = "/home/zhangqian/rknn/examples/rknn_yolov11_demo_dfl_open/model/RK3588/yolo...
百度网盘-rknn_yolov8_rk3588_v14 在宿主机上打开 Remmina, 输入 IP地址,用户名,密码 连接开发板。将文件下载后,放到开发板上,并解压。 当RK3588 上利用 NPU 运行 yolov8 模型,耗时在 33.8 ms 左右。板端环境已经具备。 (二)RKNN-Toolkit2-Lite(板端) ...
百度网盘-rknn_yolov8_rk3588_v14 在宿主机上打开 Remmina, 输入 IP地址,用户名,密码 连接开发板。将文件下载后,放到开发板上,并解压。 当RK3588 上利用 NPU 运行 yolov8 模型,耗时在 33.8 ms 左右。板端环境已经具备。 (二)RKNN-Toolkit2-Lite(板端) ...
百度网盘-rknn_yolov8_rk3588_v14 在宿主机上打开 Remmina, 输入 IP地址,用户名,密码 连接开发板。将文件下载后,放到开发板上,并解压。 当RK3588 上利用 NPU 运行 yolov8 模型,耗时在 33.8 ms 左右。板端环境已经具备。 (二)RKNN-Toolkit2-Lite(板端) ...