此文档面向零基础用户详细介绍如何快速在计算机上使用 RKNN-Toolkit2 完成模型转换,并通过 RKNPU2 部署到 Rockchip 开发板上。本文所用示例已集成到 RKNN Model Zoo 中。 支持的平台:RK3562、RK3566系列、RK3568系列、RK3576系列、RK3588系列 开发板:BPI-W3, BPI-M7,BPI-AIM7, BPI-M5 Pro, BPI-CM5 Pro,...
将1.3中拉下来的demo代码考到板子上,进到rknn_model_zoo/examples/yolov8/python目录下,使用python脚本进行推理: Python Python # 注意,../model/yolov8.rknn要改为你转换的rknn模型路径 python yolov8.py --model_path ../model/yolov8.rknn --img_show --img_save --target rk3588 这一步...
RKNN Model Zoois developed based on the RKNPU SDK toolchain and provides deployment examples for current mainstream algorithms. Include the process ofexporting the RKNN modeland usingPython APIandCAPIto infer the RKNN model. SupportRK3562,RK3566,RK3568,RK3588,RK3576platforms. ...
# 进入 rknn_model_zoo/examples/yolov8/python 目录cd Projects/rknn_model_zoo/examples/yolov8/python# 运行 convert.py 脚本,将原始的 ONNX 模型转成 RKNN 模型# 用法: python convert.py model_path [rk3566|rk3576|rk3588|rk3562] [i8/fp] [output_path]python convert.py ../model/yolov8n.onnx...
postprocess.h# 2. 修改目标类别文本,内容如下vim ~/rknn_model_zoo/examples/yolov5/model/coco_80_labels_list.txtcd~/rknn_model_zoo# 3. 编译bash ./build-linux.sh -t rk3588 -a aarch64 -d yolov5# 4.运行(需要sudo才能访问npu硬件)cd~/rknn_model_zoo/install/rk3588_linux_aarch64/rknn_...
#go back to the rknn_model_zoo root directorycd../../#if GCC_COMPILER not found while building, please set GCC_COMPILER path(optional)export GCC_COMPILER=<GCC_COMPILER_PATH>./build-linux.sh -t<TARGET_PLATFORM>-a<ARCH>-d LPRNet#such as./build-linux.sh -t rk3588 -a aarch64 -d LP...
在rknn_model_zoo目录下我们现在对这些例程进行交叉编译,编译例程前需要设置如下环境变量: export RK_RV1106_TOOLCHAIN=<SDK目录>/tools/linux/toolchain/arm-rockchip830-linux-uclibcgnueabihf/bin/arm-rockchip830-linux-uclibcgnueabihf # 这个SDK目录目录就是你刚才Pico SDK放的地址 ...
接着进入rknn_model_zoo目录下的对应python路径. cd /home/cxf/Projects/rknn_model_zoo/examples/yolov8_seg/python 执行下面指令将yolov8_seg.onnx模型转换成yolov8_seg.rknn模型. # 这里的 rk3588 是板子设备的型号. python convert.py train_seg_best.onnx rk3588 i8 train_seg_best.rknn ...
在rknn_model_zoo目录下我们现在对这些例程进行交叉编译,编译例程前需要设置如下环境变量: export RK_RV1106_TOOLCHAIN=<SDK目录>/tools/linux/toolchain/arm-rockchip830-linux-uclibcgnueabihf/bin/arm-rockchip830-linux-uclibcgnueabihf # 这个SDK目录目录就是你刚才Pico SDK放的地址 ...
目录(每一个环境都很重要!)1.使用正确版本(v5.0)的yolov5进行训练得到pt模型;2.将pt模型使用yolov5工程中的export.py转换为onnx模型;3.将onnx模型使用rknn-toolkit2中onnx文件夹的test.py转换为rknn模型4.在板子上使用rknpu2工具调用rknn模型,实现NPU推理加速一、使用正确版本(v5.0)的yolov5进行训练得到pt模型...