部署RKNN模型:将转换后的RKNN模型文件上传到RK3588板上,并编写推理脚本进行加载和推理。 bash adb push best.rknn /mnt/ 5. 测试并验证YOLOv5模型在RK3588上的性能 编写推理脚本:编写Python脚本加载RKNN模型,处理输入图像或视频,并输出检测结果。 python from rknn.api import RKNN # 初始化RKNN对象 rknn = RKN...
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-linux_RK356X.sh脚本编译程序,编译成功会生成一个install/和build/文件...
登录后即可复制 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) # Load...
在RK3588上的模型端加速方法: yolov8使用silu作为激活函数,在rknn平台上运行在CPU,推理速度慢。将silu转换为relu,利用rknn可以量化到int8,可以在npu运行,起到加速推理效果,当然这会牺牲一部分推理精度。 采用训练后量化,准备好和应用场景分布较一直的数据用作量化数据集。 rknn 部署 前后处理加速方法: 0拷贝,目的避...
1、在终端命令窗口进入 rknn_yolov5_demo 文件夹 cdexamples/rknn_yolov5_demo/ 运行build-linux_RK3588.sh 脚本编译程序 ./build-linux_RK3588.sh 🍎五、在板端运行 rknn_yolov5_demo 运行目标检测程序,识别并定位图片中物体,cd到install/rknn_yolov5_demo_Linux/目录下,然后输入命令: ...
使用USB-TypeC连接线连接到OTG端口，连接迅为的ov13850/ov5695摄像头，连接屏幕 ⑵ 例程测试 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...
按照rknn sdk linux 1.3.0版本快速上手指南中的指导，在ITX-3588J中实现yolov5的例程。（1）外接PC...
建议在转换和编译自己的模型之前先过一遍官方给的demo,其运行脚本非常值得参考借鉴,如果编译和执行官方所给example过程中出现问题,请检查自己的命令是否敲错,且再次确认所使用的资源来源于最新版本的RKNN SDK,该资源下载链接已附在文末。 1 过程概述 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...
使用USB-TypeC连接线连接到OTG端口,连接迅为的ov13850/ov5695摄像头,连接屏幕 ⑵ 例程测试 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...
使用USB-TypeC连接线连接到OTG端口,连接迅为的ov13850/ov5695摄像头,连接屏幕 例程测试 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...