yolo算法部署到板子

### 将YOLO算法部署到嵌入式硬件或开发板

#### 准备工作
为了成功将YOLO算法部署至嵌入式硬件或开发板，需先确认目标平台的支持情况以及所需工具链。对于ARM架构下的设备而言，Tengine作为一款专为Arm嵌入式平台优化的轻量级神经网络推理引擎能够提供良好支持[^1]。

#### 转换模型格式
通常情况下，原始训练好的YOLO模型可能并非直接适用于特定硬件上的高效运行。因此，有必要借助转换工具如ONNX来统一不同框架间的模型表示形式，从而便于后续移植操作[^4]。具体做法如下：

pip install onnx
python -m torch.onnx.export model input_tensor output_model_path --opset_version=11

这段Python脚本展示了如何使用PyTorch导出ONNX格式文件的过程；其中`model`代表待转换的目标检测模型实例对象，`input_tensor`则是输入张量样本用于推断形状信息，最后指定保存路径给定变量名`output_model_path`。

#### 配置环境与安装依赖库
根据所选开发板的具体型号（例如RK3588），应提前查阅官方文档获取必要的驱动程序和支持包列表，并按照指引完成相应软件栈搭建工作。这一步骤至关重要，因为它直接影响到最后能否顺利加载并调用预处理后的YOLO模型进行实时推理计算[^3]。

#### 编译适配版本的推理引擎
考虑到性能因素，建议编译适合当前处理器特性的定制化推理引擎二进制文件。以OpenCV为例，可以通过CMake配置选项开启对NEON指令集或其他加速特性支持，进而提升整体效率表现。同样地，当采用Tengine时也应当遵循相似原则调整构建参数设置。

#### 实现应用逻辑代码编写
最终环节涉及应用程序本身的编码实现部分，这里主要围绕读取摄像头流、前向传播预测结果解析等方面展开编程实践。下面给出一段简单的伪代码片段示意整个流程概貌：

#include <tengine/c_api.h>
// 初始化上下文...
context_t context = create_context("cpu", 0);
set_context_priority(context, CTX_PRIO_HIGH);

// 加载模型...
graph_t graph = create_graph(context, "file", "./yolov5s.onnx");

// 设置输入节点属性...
tensor_t input_tensor = get_graph_input_tensor(graph, 0, 0);
if (set_tensor_shape(input_tensor, shape_data, dim_size) < 0)
{
    printf("Set tensor shape failed\n");
}

// 执行推理过程...
if (run_graph(graph, 1) != 0)
{
    fprintf(stderr,"Run graph error\n");
}

上述C++代码段体现了基于Tengine API接口创建图结构、设定输入维度规格及启动会话的核心步骤。