复制rknn模型到/rknpu2/examples/rknn_yolov5_demo_c4/model/RK3588 进入/rknpu2/examples/rknn_yolov5_demo_c4/model目录,修改coco_80_labels_list.txt: 修改/rknpu2/examples/rknn_yolov5_demo_c4/include/postprocess.h,修改类别数和置信度阈值: 7.进入/rknpu2/examples/rknn_yolov5_demo目录,运行build-...
你需要从Rockchip官方网站下载并安装RKNN Toolkit。 2.2 模型转换 使用RKNN Toolkit将训练好的YOLOv5模型转换为RKNN格式。转换过程通常包括以下几个步骤: 加载PyTorch模型。 对模型进行量化或剪枝(可选,以提高模型在RK3588上的性能)。 将模型转换为RKNN格式。 转换完成后,你将得到一个RKNN格式的模型文件,该文件可以在...