rk3566 yolov5

对于rk3566芯片平台的yolov5部署，可以参考以下步骤：

1. 首先，需要将自己训练的yolov5模型进行转换和量化。这可以通过使用转换工具，如OpenVINO或TensorRT，将模型转换为芯片平台所支持的格式。在转换过程中，确保修改网络的输出大小以适配rk3566芯片平台的要求。具体修改方式可以参考引用中的说明。

2. 接下来，需要将转换后的模型部署到rk3566芯片平台上。可以使用芯片平台提供的开发板，如rk3588或rk3399pro开发板，通过编译和运行相应的程序来实现部署。根据引用中提供的资源介绍，可以获取部署所需的完整源码和操作说明文档。

3. 在部署过程中，可能需要进行一些调试和优化，以确保模型在rk3566芯片平台上能够正常运行并得到正确的结果。可以参考引用和中提供的方法和经验，进行相应的修改和调整。

总结起来，rk3566芯片平台的yolov5部署可以分为模型转换、编译和运行三个步骤。在每个步骤中，都需要注意对网络输出大小的修改以适配芯片平台要求，并参考提供的资源和说明文档进行操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [yolov5+Deepsort部署于rk3588和rk3399pro开发板C++完整源码(车辆行人跟踪)+模型+部署文档.zip](https://download.csdn.net/download/liufang_imei/87771611)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [YOLO-V5 系列算法和代码解析（八）—— 模型移植](https://blog.csdn.net/kxh123456/article/details/129097119)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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