yolov5+rknn

yolov5+rknn是将yolov5目标检测算法与Rockchip神经网络推理工具包（RKNN Toolkit）结合使用的一种部署方式。通过将yolov5模型转换为RKNN模型，可以在Rockchip开发板上进行目标检测任务。

具体步骤如下：
1. 首先，你需要准备yolov5的源代码和训练好的权重文件。你可以从GitHub上的yolov5仓库中获取源代码。
2. 接下来，你需要安装RKNN Toolkit，该工具包提供了将模型转换为RKNN格式的功能。你可以从Rockchip官方网站上下载并安装RKNN Toolkit。
3. 在安装完RKNN Toolkit后，你可以使用该工具包将yolov5模型转换为RKNN模型。具体的转换命令可以参考RKNN Toolkit的官方文档或者示例代码。
4. 转换完成后，你可以将生成的RKNN模型部署到Rockchip开发板上进行目标检测任务。

需要注意的是，yolov5+rknn的部署需要具备一定的编程和配置能力，同时也需要了解Rockchip开发板的相关知识。如果你对这些内容不熟悉，建议先学习相关知识再进行部署。