1-rknn部署yolov5(pt转onnx)一 01:18 2-rknn部署yolov5(安装虚拟机并用SSH连接)二 01:02 3-rknn部署yolov5(安装miniconda与项目准备)三 01:07 4-rknn部署yolov5(安装rknn项目环境)四 01:04 1-rknn部署yolov5(pt转onnx)一 蚂蚁资源 120 0 ...
2-rknn部署yolov5(安装虚拟机并用SSH连接)二 01:02 3-rknn部署yolov5(安装miniconda与项目准备)三 01:07 4-rknn部署yolov5(安装rknn项目环境)四 01:04 4-rknn部署yolov5(安装rknn项目环境)四 蚂蚁资源 73 0 1-rknn部署yolov5(pt转onnx)一 蚂蚁资源 120 0 ...
运行脚本,将onnx转为rknn; python onnx2rknn.py 1. 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....
建议使用conda虚拟环境,找到对应的packages进行安装RKNN-Toolkit2,具体参考doc/Rockchip_Quick_Start_RKNN_Toolkit2_CN-1.4.0.pdf packages地址: packagesgithub.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2/tree/master/packages doc地址: docgithub.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2/tree/master/doc 安装部署 安装所...
RKNN Runtime是Rockchip公司提供的一套运行时库,用于在RK3588等Rockchip芯片上运行RKNN格式的模型。 3.2 模型部署 将转换好的RKNN模型文件拷贝到RK3588平台上,并使用RKNN Runtime加载模型。然后,你可以编写应用程序来调用RKNN Runtime,实现目标检测功能。 4. 实际应用与优化 在RK3588平台上部署模型后,你可以根据实际...
8.2.4. 部署到鲁班猫板卡 导出rknn模型后,使用RKNN Toolkit Lite2在板端进行简单部署,获得结果后进行画框等后处理等等,也可以使用rknpu2的C/C++ API进行部署,例程参考 rknn_model_zoo仓库。 配套例程有些使用了opencv,所以板卡系统还需安装OpenCV(opencv4),请使用命令: # 鲁班猫板卡系统默认是debian或者ubuntu发行...
第三步:要完全使用rknn提供的部署转换代码,需要根据简化后的onnx模型,选取合适层的输出,以替代以下代码中的‘378’,‘439’和‘500’,如下图onnx例子中的’onnx::Reshape_446’,‘onnx::Reshape_484’,‘onnx::Reshape_522’。(这三个name,可能都是不一样的,是什么就填什么即可) ...
1493 -- 9:29 App 香橙派部署yolo的rknn模型 6607 31 13:14 App 最新版本的.NET 9(C# 13)为MVVM社区工具包8.4.0版本赋能1624 -- 2:17 App Python | 1分钟教你利用Python破解WiFi密码!(附源码) 1080 -- 4:09 App 老款海湾8301模块与排烟机的接线方法 718 1 9:38 App 【2024最新】PyCharm的...
在虚拟环境下使用以下命令新建一个RKNN环境: conda create --name=rknn python=3.6.8 执行以下命令进入虚拟环境: conda activate rknn 进入虚拟环境后,再执行以下命令安装深度学习框架,如Tensorflow,Pytorch,Keras等。 pip install tensorflow==1.14.0pip install torch==1.6.0+cpu torchvision==0.7.0+cpu -f https...
kernel size 为 5 的 MaxPool 算子,将 kernel size 为 9 的 MaxPool 算子分解为 2 个 kernel size 为 5 的 MaxPool 算子,加快推理速度;使用 rknn-toolkit 进行模型转换和推理。 5. yolov5 检测模型在 NVIDIA、瑞芯微 rk1808芯片上进行 int8 量化部署后,mAP 掉点情况均在 1 个点以内。