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 ...
#support yolo[v5,v6,v7,v8], ppyoloe_plusmodel_framework:onnxmodel_file_path:best_3588B.onnxRK_device_platform:RK3588dataset:coco_dataset_20.txtquantize:Truepre_compile:onlinegraph:in_0:shape:3,640,640mean_values:0std_values:255img_type:RGBconfigs:quantized_dtype:asymmetric_quantized-8quantiz...
首先,你需要安装RKNN Toolkit,这是一个用于将神经网络模型转换为RKNN格式的开源工具。然后,将训练好的YOLOv5模型加载到RKNN Toolkit中,进行模型的转换。在转换过程中,你需要指定输入输出的数据类型、尺寸等参数,以确保模型在RK3588平台上能够正确运行。 三、在RK3588平台上部署RKNN模型 将RKNN模型部署到RK3588平台上,...
然后,你可以编写应用程序来调用RKNN Runtime,实现目标检测功能。 4. 实际应用与优化 在RK3588平台上部署模型后,你可以根据实际应用场景对模型进行优化。例如,通过调整模型输入大小、使用更高效的算法等方式来提高模型的性能。 结语 通过本文的介绍,你应该已经了解了如何使用YOLOv5训练目标检测模型,并将其转换为RKNN格式...
一. 部署概述 环境:Ubuntu20.04、python3.8 芯片:RK3568 二. 开发板刷系统 进入官网,下载必要文件 这里我选择下载ubuntu系统镜像。 1. 安装驱动 进入DriverAssitant_v5.1.1文件夹,开始安装驱动。 2. 安装系统 进入RKDevTool_Release_v2.93文件夹,启动开发工具。
RK3588部署yolov5+sortRK3588部署yolov5+sort,于2024年9月27日上线。西瓜视频为您提供高清视频,画面清晰、播放流畅,看丰富、高质量视频就上西瓜视频。
RK3588开发板NPU部署检测yolov5v8香橙派5课程简介, 视频播放量 233、弹幕量 0、点赞数 3、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 微智启工作室, 作者简介 远程安装yolo系列版本环境、训练数据集、服务器代训练。,相关视频:基于rk3588的单目标检测跟踪,【RK3588
基于rknn的官方Android项目rknn_yolov5_android_apk_demo进行修改,部署人脸检测模型retinaface和106人脸关键点检测模型,支持实时人脸检测。支持rk356x和rk3588设备npu推理。 Resources Readme License View license Activity Stars 17 stars Watchers 1 watching Forks 3 forks Report repository Releases No rel...
RK3588部署系列 RK3588部署基于yolov5的检测跟踪算法C++版本#人工智能 #ai - AI-人工智能技术于20240922发布在抖音,已经收获了28.1万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
RK3588部署yolo Yolov5部署在RK3588多线程帧率测试#人工智能 #ai #算法 #嵌入式 #yolo - AI-人工智能技术于20250115发布在抖音,已经收获了28.0万个喜欢,来抖音,记录美好生活!