yolov8更换激活函数 模型8bit量化 rknn 部署 内存0 拷贝 mpp解码 RGA CPU和NPU定频 线程池策略提高CPU、GPU、NPU利用率 需要处理的问题 参考 yolov8输入尺寸640*640 yolov8架构 模型端加速方法: 更换激活函数为relu 模型8bit量化 rknn 部署 前后处理加速方法: 内存0 拷贝 mpp解码 rga视频前处理 系统测加速方法...
yolov5m.yaml等等来决定的,看你用哪一个,第二个红框里的就是每一层的输出通道数了,但是它是要乘上第一个红框里的值的,即width_multiple这个配置,你会发现几个模型配置文件的内容都差不多,区别就区别在这里的depth_multiple和width_multiple。
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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,并将模型上传到 板端 ,可以正确运行。 NOTE:共有四种方式开发和部署 第一种是借助 RKNN-Toolkit2 的功能在模拟 NPU 上运行 RKNN 模型并获取推理结果...