yolov8 rk3588板端部署

### YOLOv8 模型在 RK3588 开发板上的部署教程

#### 准备工作
为了成功地将YOLOv8模型部署到RK3588开发板上，需先准备好必要的软件工具和环境配置。这包括但不限于安装Ubuntu操作系统、设置好Python编程环境以及下载所需的依赖库。

对于具体的操作系统版本建议采用稳定版如Ubuntu 20.04 LTS，并确保已正确设置了瑞芯微的NPU仿真环境用于后续的模型优化与验证[^1]。

#### 获取并准备YOLOv8模型
从Ultralytics官方GitHub仓库获取最新的YOLOv8训练成果或自行基于此框架完成特定场景下的定制化训练过程。之后按照官方指导文档中的说明导出ONNX格式的目标检测网络结构文件以便于下一步骤处理。

#### 转换为RKNN格式
利用瑞芯微提供的`RKNN-Toolkit2`工具集，在X86架构计算机上执行模型转换操作。该步骤涉及加载先前获得的ONNX文件并通过一系列参数调整最终产出适用于ARM NPU加速计算特性的`.rknn`二进制数据包。值得注意的是，如果目标硬件仅限于实际物理设备而非模拟器，则应选用轻量化版本即`RKNN-Toolkit2-Lite`来进行此项任务[^2]。

# 假设已经安装好了RKNN Toolkit
python3 -m pip install rknn-toolkit2==0.0.7.post1

from rknn.api import RKNN

if __name__ == '__main__':
    # 创建RKNN对象实例
    rknn = RKNN()
    
    # 加载ONNX模型路径
    onnx_model_path = './yolov8.onnx'
    
    # 导入ONNX模型至RKNN内部表示形式
    ret = rknn.load_onnx(model=onnx_model_path, input_size_list=[[3, 640, 640]])
    
    if ret != 0:
        print('Load ONNX model failed!')
        exit(ret)

    # 构建RKNN模型
    ret = rknn.build(do_quantization=True, dataset='./dataset.txt')
    
    if ret != 0:
        print('Build RKNN model failed!')
        exit(ret)
        
    # 将构建好的模型保存下来供嵌入式端调用
    ret = rknn.export_rknn('./yolov8.rknn')

    if ret != 0:
        print('Export RKNN model failed!')
        exit(ret)

#### 移植至RK3588开发板
通过SCP或其他方式传输上述生成的`.rknn`文件到搭载Linux系统的RK3588主板当中去。在此基础上编写简单的应用程序接口(API)，实现图像输入输出管理逻辑的同时调用底层API完成预测运算流程控制。考虑到实时性和资源利用率等因素的影响，推荐优先考虑C++语言作为主要编码手段之一[^3]。

#### 测试与调试
最后一步是对整个解决方案进行全面的功能性检验——不仅要在理想条件下确认预期效果能否达成，还应该针对可能出现的各种异常情况进行充分的压力测试以保障系统的健壮程度。此外，借助日志记录机制可以帮助快速定位潜在问题所在位置从而加快修复进度。