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 ...
国产NPU芯片使用的模型各大厂家不太一样,提供接口不一样,GPU的基本使用cuda统计接口库 正因为国产芯片NPU各个厂家实现接口不一,所以我这里就选了一款最主流应用最广的芯片:RK3588芯片(瑞芯微的),它使用的是rknn模型,GPU使用的python的pt模型,所以在使用过程中需要将yolov5的pt模型转为rknn模型! Python版本目标识别...
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。
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。 三、在RK3588平台上部署RKNN模型 将RKNN模型部署到RK3588平台上,...
极致算力:瑞芯微RK3588国产平台,6TOPS高性能NPU,支持复杂神经网络推理; 实时检测:YOLOv5s模型,轻松实现640x640分辨率,49fps检测速度; 多场景适配:工业/医疗/安防等应用领域。 技术原理解析 YOLO简介 YOLO(You Only Look Once)是一种基于深度学习的目标检测算法。YOLO把目标检测转变为一个回归问题,通过一次遍历即可同...
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 ...
进入rknpu2_1.3.0/examples/rknn_yolov5_demo文件夹内,使用以下命令执行交叉编译的脚本即可。 ./build-linux-RK3588.sh 编译后的结果会放在install目录下,将install里的所有文件,包含原RKNN模型、库文件、demo和输入图片资源等,拷贝至开发板即可。 3.2 板端执行 ...
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。
瑞芯微rk3588部署yolov5模型实战 模型转换 使用此yolov5仓库获取yolov5代码以及模型。 通过pt模型转换为onnx模型 python export.py--rknpurk3588--weightyolov5s.pt 1 登录后即可复制 rk_platform 支持 rk1808、rv1109、rv1126、rk3399pro、rk3566、rk3562、rk3568、rk3588、rv1103、rv1106。(实际上,无论平台...
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