将1.3中拉下来的demo代码考到板子上,进到rknn_model_zoo/examples/yolov8/python目录下,使用python脚本进行推理: Python Python # 注意,../model/yolov8.rknn要改为你转换的rknn模型路径 python yolov8.py --model_path ../model/yolov8.rknn --img_show --img_save --target rk3588 这一步...
第一步,训练自己的yolo模型(pt) 第二步,导出onnx模型 1.因为dfl结构和dist2bbox部分在npu上效果不佳(具体查算子手册以及运用rknn_toolkit2分析每层ddr和npu耗时),我们需要将其移出到后处理部分,如图: (obb模型输出头) (detect模型输出头) 2.具体步骤(代码可参考https://github.com/airockchip/ultralytics_y...
此文档的目的是为了了解openvino如何降低模型部署的推理时间,同时尽可能保证精度。 此文档一共提供了两种PTQ量化方式,下面分别介绍。 0. 数据集准备 首先两者都需要使用数据进行校准(calibration),借助于yolov5优秀的代码,这里直接调用它的dataloader即可。 data = check_dataset(DATASET_CONFIG) val_dataloader = create_...
在这个语法中“OPTIONS“包含一些参数,用于配置和控制容器的各个方面。“IMAGE要使用的Docker镜像。“COMMAND“是在容器中执行的命令,“ARG“是该命令的参数。 以下是一些常用的选项: -d: 指定容器应在后台运行。 -it: 允许容器与终端交互。 –name: 指定容器的名称。 -p: 将容器端口映射到主机端口。 -v:...
yolov5和yolov8目标检测RKNN推理输出的区别 训练模型虽然内容不多 但是还是很重要的 所以单列一篇出来啦~ 目录 训练模型 1. 在data文件夹下人为构造images、ImageSets、labels三个文件夹 2.修改并添加部分.yaml 3.修改models文件夹下yolov5s.yaml 4.修改train.py的配置参数...
# 解析输出的代码 # 释放RKNN对象 rknn.release() 4. 配置和优化模型以适应目标硬件 在将模型部署到目标硬件之前,可能需要进行一些配置和优化以确保模型能够在硬件上高效运行。这可能包括调整模型参数、使用量化技术减少模型大小和提高推理速度等。 5. 部署并测试模型在目标硬件上的性能 最后,将模型部署到目标硬件...
RK3588 手把手run通义千问教程 3 Demo代码的编译和简单的讲解 1884 -- 2:30 App RK3588 Yolov8官方模型转换-onnx2rknn 2525 -- 13:18 App RK3588 手把手run通义千问教程 2 升级驱动版本到0.9.6 香橙派5Plus自取内核安装包,其他板子参考github源码修改 3185 5 17:52 App RK3588 手把手run通义千问教...
将得到的模型在 RKNN 开发板上加载,设置输入为两个待计算的张量并推理模型,即可实现“张量逐元素相乘”在 NPU 上的加速。 04 YOLOv8 模型转换实例 本文提供了 YOLOv8 检测模型和分割模型的转换示例。模型转换的关键在于输出层的选择以及对模型输出数据的后处理。
11.2.5. 板卡上部署推理 1、使用 rknn_model_zoo仓库 提供的RKNN_C_demo,在板端部署,测试的是lubancat-4板卡,Debian11系统,系统默认频率。 重要 如果部署自己训练的模型,按前面的方式转换成rknn模型,在部署时请注意类别的数量,请修改例程中的coco_80_labels_list.txt 文件和宏OBJ_CLASS_NUM等等 # 拉取rknn_...
百度网盘-rknn_yolov8_rk3588_v14 在宿主机上打开 Remmina, 输入 IP地址,用户名,密码 连接开发板。将文件下载后,放到开发板上,并解压。 当RK3588 上利用 NPU 运行 yolov8 模型,耗时在 33.8 ms 左右。板端环境已经具备。 (二)RKNN-Toolkit2-Lite(板端) ...