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 ...
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,...
打开yolo_ppyolo.yml文件 #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:a...
YOLOv5优势 YOLOv5代码开源，可在多种操作系统和硬件平台上运行，并且支持深度学习框架，这使得其更易于使用和部署。（1）高检测速度：由于YOLOv5采用了单阶段的目标检测架构，它能够在保证一定检测精度的前提下，实现非常高的检测速度。（2）高精度检测：通过不断优化网络结构和训练方法，YOLOv5在模型的感知能力和对...
本篇为yolov5部署在RK3588的教程。 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]))) ...
2. 下载yolov5 yolov5(V6.0版本)github 创建虚拟环境conda conda create -n yolov5 python=3.8 conda activate yolov5 conda install -n yolov5 conda=23.7.3 conda-build=3.26.1 pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ...
YOLOv5作为目前流行的目标检测算法之一,以其高效和准确的特点受到了广泛关注。而RK3588作为Rockchip公司推出的一款高性能AI芯片,为在边缘设备上部署AI模型提供了强大支持。 本文将带你一步步从训练YOLOv5模型开始,到将其转换为RKNN格式,并最终在RK3588平台上进行部署。 1. YOLOv5模型训练 1.1 数据准备 首先,你需要...
基于国产RK3588-NPU的yolov5的AI智能盒子 贝壳里的沙 3月 9 日 广东 阅读52 分钟背景 前面写了一篇关于基YOLOV5实现的AI智能盒子的实现方案,这篇文章着重讲了如何在NVIDIA-英伟达芯片上如何实现目标识别的过程(可能已经被官方屏蔽了)。但是因为中美芯片限制问题,很多朋友联系到我,跟我提了是否可以基于国产芯片来...
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。
进入rknpu2_1.3.0/examples/rknn_yolov5_demo文件夹内,使用以下命令执行交叉编译的脚本即可。 ./build-linux-RK3588.sh 编译后的结果会放在install目录下,将install里的所有文件,包含原RKNN模型、库文件、demo和输入图片资源等,拷贝至开发板即可。 3.2 板端执行 ...