在RK3588平台上部署模型前,你需要安装RKNN Runtime环境。RKNN Runtime是Rockchip公司提供的一套运行时库,用于在RK3588等Rockchip芯片上运行RKNN格式的模型。 3.2 模型部署 将转换好的RKNN模型文件拷贝到RK3588平台上,并使用RKNN Runtime加载模型。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. ...
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: ./rknn_yolov5_demo...
进入/rknpu2/examples/rknn_yolov5_demo_c4/model目录,修改coco_80_labels_list.txt: 修改/rknpu2/examples/rknn_yolov5_demo_c4/include/postprocess.h,修改类别数和置信度阈值: 7.进入/rknpu2/examples/rknn_yolov5_demo目录,运行build-linux_RK356X.sh脚本编译程序,编译成功会生成一个install/和build/文件...
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屏幕上看到应用界面。在1280*800的...
进入到rknn_yolov5_demo_Linux目录下，添加链接库的环境变量（rknn_yolov5_demo_Linux目录下的lib目录）使用rknn模型进行物体识别命令如下：执行结果如下：将生成的out.jpg拷贝到本地电脑中查看，识别结果如下。以上就是基于飞凌嵌入式OK3588-C开发板进行的RK3588推理模型转换及测试过程，希望能够对您有所帮助。
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屏幕上看到应用界面。在1280*800的预览分辨率下,应用程序能够达到约15FPS的运行速度,表现令人满意。 ■ 视频教程 https://b23.tv/7...
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...
一、yolov5训练数据 转换前将model/yolo.py的 Detect 类下的 def forward(self, x): z = [] # inference output for i in range(self.nl): if os.getenv('RKNN_model_hack', '0') != '0': z.append(torch.sigmoid(self.m[i](x[i]))) ...
C++ rk3588 yolov5达到192fps#计算机视觉 #嵌入式 #人工智能 - 恩培-计算机视觉于20231014发布在抖音,已经收获了35.5万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
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屏幕上看到应用界面。在1280*800的预览分辨率下,应用程序能够达到约15FPS的运行速度,表现令人满意。