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。
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。
基于YOLOv8深度学习的水果智能检测系统【python源码 基于YOLOv8深度学习的水果智能检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深 01:30 基于Qt的图像处理(无OpenCV)教学项目演示。#程序员 #编程 #实用 09:56 基于opencv+python文字识别OCR系统bs13 1 登录注册 2 文字识别 3 识别文本分类 4 图片裁剪#Pyt...
下面,我们就使用RKNN-Toolkit2工具将rknpu2工程中的yolov5s.onnx模型转换为yolov5s.rknn模型为例进行讲解。 开发工具:飞凌嵌入式OK3588-C开发板 开发环境:Ubuntu20.04 01:下载RKNN-Toolkit2 02:安装依赖 requirements_cp36-1.3.0.txt文件,在rknn-toolkit2/doc目录下: 03:开发环境与OK3588-C开发板连接 开发环境...
下面,我们就使用RKNN-Toolkit2工具将rknpu2工程中的yolov5s.onnx模型转换为yolov5s.rknn模型为例进行讲解。 开发工具:飞凌嵌入式OK3588-C开发板 开发环境:Ubuntu20.04 01下载RKNN-Toolkit2 02安装依赖 requirements_cp36-1.3.0.txt文件,在rknn-toolkit2/doc目录下: ...
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。)...
gcc是GCC中的GUN C Compiler(C 编译器),g++是GCC中的GUN C++ Compiler(C++编译器),其实两者都可以编译c和c++代码,就好比c++和c的关系,我们选其一使用就好。 🍌三、更新 RKNN 模型 🍕可以将PC上转换后的 RK3588 平台模型 yolov5s.rknn 复制到rknpu2/examples/rknn_yolov5_demo/model/RK3588/下。
一步一步教大家使用RK3588的NPU之在电脑端交叉编译yolov5运行在ARM平台上 1233 -- 7:48 App RK3588平台Android12系统SDK源码的讲解基础篇02 1209 -- 1:17 App 基于RK3588芯片平台用python+opencv做的移动物体检测 2030 -- 2:29 App 安卓系统用yolov5在RK3588主板上自已训练数据集做AI物理识别 1741 -- ...
yolo v8 模型 部署到rk3588 npu android 本文章基于yolov5-6.2版本。主要讲解的是yolov5是怎么在最终的特征图上得出物体边框、置信度、物体分类的。 一。总体框架 首先贴出总体框架,直接就拿官方文档的图了,本文就是接着右侧的那三层输出开始讨论。 Backbone:New CSP-Darknet53...
AI pro 的速度为 yolov8n 110fps, resnet50 280fps。 rk3588 的速度为 yolov8n ~300fps, resnet50 ~300fps. 详细测评会在下一期。 大致的结论是,AI pro 的 NPU 依然差一点点。模型推断需要传输大特征图,然而AI pro 的内存拷贝性能太差,IO 会卡NPU的脖子。希望引起重视。 2楼回复于2024-02-17 19:02...