yolov5deepsort跟踪,rknn c++部署
时间: 2023-12-20 18:01:33 浏览: 43
yolov5是一种基于PyTorch的目标检测模型,而deepsort是一种多目标跟踪算法,能够对yolov5检测到的目标进行跟踪。而rknn c是一种针对神经网络模型的高性能推断引擎,能够加速模型的推断速度。那么如何将yolov5deepsort跟踪模型部署到rknn c中呢?
首先,我们需要将yolov5deepsort跟踪模型转换为rknn c所支持的模型格式。这可以通过使用rknn-toolkit工具进行模型转换来实现,将yolov5deepsort跟踪模型转换为rknn c所需的格式。
其次,我们需要在设备上安装rknn c的运行环境,并将转换后的模型加载进去。然后,我们可以调用rknn c的API来实现对yolov5deepsort跟踪模型的推断和跟踪功能。通过使用rknn c的高性能推断引擎,可以加速模型的推断速度,实现对目标的实时跟踪。
最后,我们可以将部署好的yolov5deepsort跟踪模型整合到我们的应用程序中,实现对目标的跟踪功能。通过这样的部署方式,可以充分发挥rknn c的高性能推断能力,实现对yolov5deepsort跟踪模型的高效部署和运行。