add_executable(yolo ${PROJECT_SOURCE_DIR}/postprocess.cpp) target_link_libraries(yolo nvinfer) target_link_libraries(yolo cudart) target_link_libraries(yolo ${OpenCV_LIBS}) #如果onnx2engine则需要如下库 target_link_libraries(yolo /home/mec/hlj/package/TensorRT-8.2.5.1/lib/stubs/libnvonnxparser....
yolov8的rknn后处理 yolov5损失函数的几点理解 所用代码:https://github.com/ultralytics/yolov5 感谢知乎网友:Ancy贝贝 重要的代码块在build_targets内。 def build_targets(p, targets, model): # Build targets for compute_loss(), input targets(image,class,x,y,w,h) det = model.module.model[-1]...
1.修改 yolov5/models/yolo.py的后处理部分，替换class Detect(nn.Module) 类的子函数forward为 def ...
1. 由于 YOLOv8 在准确率方面的提升,其在达到与 YOLOv5 相同精确程度的情况下可以使用更轻量化的模型。 2. YOLOv8 项目对 python 命令行的支持使得模型的训练、推理和导出更加便利。 3. YOLOv8对跟踪算法的支持、以及其在 fastSAM 中的应用,使其在工程中具备多样化的使用方法。 b. 边端视觉方案的潜在选择 ...
例如 yolov5 demo,要求按照文档的要求基于 https://github.com/airockchip/yolov5 仓库导出 onnx 模型。1.5 模型推理性能达不到参考性能以下因素可能导致推理性能有差异:python api 的推理性能会较弱一些,请基于 CAPI 测试性能。 rknn model zoo 的推理性能数据不包含前后处理,只统计 rknn.run 的耗时,与完整demo...
训练和导出onnx模型过程请参考请参考https://github.com/EASY-EAI/yolov5 ## 注意事项: 1. 使用rknn-toolkit版本大于等于1.7.0。 2. 本Demo只支持8比特非对称量化的rknn模型推理。 3. 切换成自己训练的模型时,请注意对齐anchor等后处理参数,否则会导致后处理解析出错。 4. 官网和rk预训练模型都是检测80类的...
yolov5p6_caffe_onnx_tensorRT_rknn_horizonyolov5_nano_p6的部署版本需要进行后处理的Python和C语言改写,以便在不同平台上实现移植。针对不同平台的特性和要求,需要重写后处理代码,确保模型推理结果的准确性和效率。在Python中,可以考虑使用NumPy等库进行数组操作和计算加速,同时确保代码的可读性和易维护性;而对于C...
YOLOv8是Ultralytics公司在2023年开源的YOLOv5的下一代版本,提供了先进的性能。该模型在结构上进行了多项优化,如将C3结构换成了梯度流更丰富的C2f结构,检测头换成了anchor free检测头等,从而在速度和准确性方面取得了显著提升。 三、YOLOv8在RKNN上的量化实践 3.1 量化前准备 模型导出:首先,需要将YOLOv8模型从...
save('./onnx_yolov5_2.npy', outputs[2]) print('done') # 省略...该例程将配置并导入onnx模型(yolov5s.onnx),对模型进行量化之后导出RKNN模型(yolov5s.rknn),随后初始化运行环境,使用模拟器模拟推理获取输出数据,对输出数据后处理,最终得到结果图片。
编译后的结果会放在install目录下,将install里所有的文件,包含RKNN模型,库文件和可执行文件等,使用adb命令或者直接复制等方法拷贝至开发板。 step3: 在开发板上测试(在板端) cd到install/rknn_yolov5_demo_Linux/目录下,然后输入指令 ./rknn_yolov5_demo ./model/RK3588/yolov5s-640-640.rknn ./model/bus.j...