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。
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。
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...
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。
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: ...
(2)使用aarch64交叉编译rknn_yolov5_demo,放在板端运行,程序可以运行,但是推理不到正确的结果,即...
测试步骤 ⑴ 硬件连接 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...
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。)...
进入到rknpu2/examples/rknn_yolov5_demo目录下,设置环境变量: ; l6 g' Q7 m/ `7 \ x ...
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 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的预览分辨率下...