参考产品资料，完成替换内核镜像、IQ参数文件等环境搭建后，执行如下命令，将采集并识别后的图像显示到显示屏上。Target#./v4l2_yolov5_detect -M rockchip -i /dev/video-camera0 -S 1920x1080 -f NV12 -F BG24 -b 4 -o 208:71:1920x1080 -m ./model/yolov5s-640-640_rk3588.rkn 图6 显示屏上...
在RK3588上部署YOLOv5模型涉及多个步骤,包括准备开发环境、获取模型与代码、模型转换、部署和测试。以下是详细的步骤和代码片段: 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 su...
参考产品资料,完成替换内核镜像、IQ参数文件等环境搭建后,执行如下命令,将采集并识别后的图像显示到显示屏上。 Target#./v4l2_yolov5_detect -M rockchip -i /dev/video-camera0 -S 1920x1080 -f NV12 -F BG24 -b 4 -o 208:71:1920x1080 -m ./model/yolov5s-640-640_rk3588.rkn 图6 显示屏上显...
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。
(FATAL_ERROR "TARGET_SOC is not set, ref value: rk356x or rk3588 or rv110x") endif() if (CMAKE_SYSTEM_NAME STREQUAL "Android") set(RKNN_RT_LIB ${RKNN_API_PATH}/${CMAKE_ANDROID_ARCH_ABI}/librknnrt.so) else() set(RKNN_RT_LIB ${RKNN_API_PATH}/${LIB_ARCH}/librknnrt.so)...
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。
zoo仓库程序到板卡 cat@lubancat:~/$ git clone https://gitee.com/LubanCat/lubancat_ai_manual_code.git cat@lubancat:~/$ cd lubancat_ai_manual_code/example/yolov5/cpp #将rknn模型放到model目录下,然后编译,教程测试是lubancat-4(指定参数rk3588) cat@lubancat:~/lubancat_ai_manual_code/example/...
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 ...
ELF2开发板(飞凌嵌入式)搭建深度学习环境部署(RKNN环境部署) 本人主要介绍用于elf2的rk3588开发板的深度学习环境的搭建,和官方的方法不同,对于新手比较友好。零基础即可搭建,本人使用的是WSL2系统,当然使用虚拟机也是可以的,本人主要教学搭建yolov5模型转换为rknn