在运行着Linux操作系统的ITX-RK3588J上使用NPU运行某些深度学习的模型的方法主要根据模型的类型分为两类。 如果已有以.rknn后缀结尾的模型文件,也就是属于Rockchip NPU 平台适用的模型类型RKNN,就可以直接 在Linux平台上通过交叉编译得到Linux Demo,然后将Demo及对应的库文件、以.rknn后缀结尾的模型文件以及图片文件等...
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，应用程序能够达到约15FPS的运行速度，表现令人满意。
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 ...
python3 ./convert.py ../model/yolov5s_relu.onnx rk3588转化模型为rk3588平台的rknn模型 输出结果 highlighter- Go root@5c542f109d4c:/mnt/rknn_model_zoo-2.1.0/examples/yolov5/python# python3 ./convert.py ../model/yolov5s_relu.onnx rk3588 I rknn-toolkit2 version: 2.1.0+708089d1 -->...
在RK3588上的模型端加速方法同YoloV8在RK3588上的优化方案基本一致。 4 数据集 4.1 数据需求量 完成一个目标检测或者语义分割模型训练,需要的数据集大概是5万量级。 4.2 标注数据格式 DeepLab v3+语义分割:采用Pascal VOC 格式,由原图和mask图组成。 └── VOC #根目录 └── VOC2012 #不同年份的数据集 ...
芯片:RK3568 二. 开发板刷系统 进入官网,下载必要文件 这里我选择下载ubuntu系统镜像。 1. 安装驱动 进入DriverAssitant_v5.1.1文件夹,开始安装驱动。 2. 安装系统 进入RKDevTool_Release_v2.93文件夹,启动开发工具。 插上开发板电源,并通过typec接口与电脑连接 ...
为了将YOLOv5模型部署到RK3588平台上,你需要将其转换为RKNN格式。 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。
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,应用程序能够达到约15FPS的运行速度,表现令人满意。
设置-t参数为rk3588,如果是lubancat-0/1/2,设置rk356x,如果是lubancat-3,设置rk3576 cat@lubancat:~/xxx/yolov5face/cpp$ ./build-linux.sh -t rk3588 ./build-linux.sh -t rk3588 === TARGET_SOC=rk3588 INSTALL_DIR=/xxx/examples/yolov5face/cpp/install/rk3588_linux BUILD_DIR=/xxx/examples...
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,应用程序能够达到约15FPS的运行速度,表现令人满意。