build_rk3588_yolov5

根据提供的信息，我无法确定您具体是在寻求什么样的构建方式。但是，我可以为您提供一些相关的Yolov5的构建方式的信息。

首先，您需要克隆Yolov5的代码库：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git

接下来，您需要下载Yolov5所需的依赖：

pip install -r requirements.txt

然后，您需要下载所需的预训练模型，或者如果您有自己的训练数据，您也可以使用自定义训练模型。

最后，您可以在终端中输入以下命令，构建RK3588 Yolov5：

python3 detect.py --weights yolov5s.pt --source 0

请注意，以上命令中的“yolov5s.pt”是预先下载的预训练模型的名称。如果您使用的是自定义模型，则需要将其替换为相应的模型名称。

相关问题

rk3588开发板部署yolov8

### RK3588开发板上部署YOLOv8模型

#### 准备工作
为了在RK3588开发板上成功部署YOLOv8模型，需要完成一系列准备工作。这包括但不限于安装必要的软件包、获取并配置所需的工具链以及准备用于转换的YOLOv8模型。

- 安装Python环境及相关依赖库[^1]。
- 获取官方提供的`rknn-toolkit2`工具，该工具可以从GitHub仓库下载[^2]。

pip install numpy opencv-python matplotlib torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
git clone https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2.git
cd rknn-toolkit2 && pip install .

#### 模型转换
由于RK3588自带NPU，在利用其加速推理之前，必须将原始的`.pt`格式的YOLOv8模型转化为适用于Rockchip NPU平台的`.rknn`格式文件。此过程可以通过上述已安装好的`rknn-toolkit2`来实现。

from rknn.api import RKNN

if __name__ == '__main__':
    # 创建RKNN对象实例化
    rknn = RKNN()
    
    # 加载PyTorch YOLOv8模型(.pt)
    print('--> Loading model')
    ret = rknn.load_pytorch(model='./best.pt', input_size_list=[[3, 640, 640]])
    if ret != 0:
        print('Load PyTorch model failed!')
        exit(ret)

    # 构建RKNN模型
    print('--> Building model')
    ret = rknn.build(do_quantization=True, dataset='./dataset.txt')  # 需提前准备好数据集列表文件
    if ret != 0:
        print('Build model failed!')
        exit(ret)

    # 导出为.rknn格式
    print('--> Exporting RKNN model')
    ret = rknn.export_rknn('./yolov8_best.rknn')
    if ret != 0:
        print('Export RKNN model failed!')
        exit(ret)

    print('done')

#### 编写Python脚本调用NPU进行推理
一旦拥有了适配于RK3588硬件特性的`.rknn`模型之后，则可以编写相应的Python程序来进行图像检测任务。这里给出一段简单的代码片段作为示范：

import cv2
from rknn.api import RKNN

def yolov8_inference(image_path):
    # 初始化RKNN类的对象
    rknn = RKNN()

    # 载入预先构建好并与目标设备匹配成功的.rknn模型
    ret = rknn.load_rknn('./yolov8_best.rknn')

    img = cv2.imread(image_path)
    img_resize = cv2.resize(img, (640, 640))
    outputs = rknn.inference(inputs=[img_resize])

    # 处理输出...
    pass
    
# 测试函数
image_file = './test.jpg'
result = yolov8_inference(image_file)
print(result)

#### 文件传输与执行
最后一步是将生成的`.rknn`模型文件连同上面提到的Python脚本一起上传到RK3588开发板上去。对于这一操作有多种方式可以选择，比如ADB命令推送或是直接通过U盘复制粘贴等方式[^3]。

RK3588部署Yolov8

### 在RK3588硬件平台上部署YOLOv8进行目标检测

#### 下载并准备rknn_model_zoo工程文件
为了在RK3588上成功部署YOLOv8模型，首先需要获取必要的软件资源。通过克隆`rknn_model_zoo`仓库来获得支持多种YOLO版本（包括YOLOv8）的部署工具[^1]。

git clone https://github.com/airockchip/rknn_model_zoo.git

#### 安装依赖项与设置环境变量
确保安装了所有必需的Python包以及设置了正确的环境路径以便于后续操作顺利执行。这一步骤通常涉及到安装特定版本的PyTorch和其他辅助库，并配置好CUDA等相关组件以匹配主机系统的架构需求[^2]。

#### 使用RKNN Toolkit 2转换YOLOv8模型至ONNX格式
利用官方提供的脚本或自定义编写一段简单的Python代码片段，将预训练好的YOLOv8权重导出为通用中间表示形式——即ONNX文件。这一过程可能还需要调整输入尺寸等参数设定以适应具体应用场景的要求。

import torch
from ultralytics import YOLO

model = YOLO('path/to/yolov8.pt')  # 加载YOLOv8 PyTorch模型
torch.onnx.export(
    model,
    torch.randn(1, 3, 640, 640),  # 输入张量形状应与预期一致
    'yolov8_rk3588.onnx',
    opset_version=12,
    input_names=['input'],
    output_names=['output']
)

#### 将ONNX模型进一步转化为RKNN格式
借助瑞芯微发布的RKNN Toolkit 2 v2.3.0及以上版本中的命令行接口或其他集成方式，把先前得到的`.onnx`文件编译成为适用于RK3588 NPU加速的目标文件(`*.rknn`)。期间需指定量化策略及其他优化选项以提升性能表现。

./rknn-toolkit-2-x86_64-linux/RKNNToolkit2/build/install/bin/rknn_builder \
--inference_type INT8 \
--mean_values "0" \
--std_values "255" \
--target RK3588 \
--dataset /path/to/dataset/coco_dataset_20.txt \
--quantized_dtype asymmetric_quantized-8 \
--optimization_level 3 \
--pre_compile online \
--graph_io_format NHWC \
--input_node_name in_0 \
--input_shape "1,3,640,640" \
--output_dir ./build/output \
/path/to/yolov8_rk3588.onnx

#### 编写C API调用逻辑实现推理功能
基于上述生成的结果，在嵌入式Linux环境中创建一个新的应用程序项目，引入相应的头文件和链接静态库后即可开始编码工作。主要任务在于初始化运行时上下文、加载已编译完毕的模型实例化对象、处理图像数据流作为输入并向用户提供最终预测结果输出。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

// 导入RKNN C API头部声明
extern int rknn_init(const char *model_path);
extern void* rknn_input_get(int index);
extern int rknn_run();
extern float* rknn_output_get();

int main() {
    const char *modelPath = "./build/output/yolov8_rk3588.rknn";
    
    if (rknn_init(modelPath)) {
        printf("Failed to initialize RKNN runtime.\n");
        exit(-1);
    }

    // 准备待识别图片...
    unsigned char imageBuffer[]; /* 假设这里已经填充好了 */
    memcpy(rknn_input_get(0), &imageBuffer, sizeof(imageBuffer));

    if (!rknn_run()) {
        printf("Inference failed!\n");
        goto cleanup;
    }

    float *detections = rknn_output_get(); /* 获取到检测框坐标 */

cleanup:
    return EXIT_SUCCESS;
}

#### 构建并烧录固件镜像至开发板启动测试
完成以上各环节准备工作之后，按照常规方法打包整个工程项目为可执行二进制文件，并将其随同其他必要资源配置一起制作成适合刷写的SD卡映像或者U盘映像。随后插入对应介质引导进入系统界面验证算法效果是否正常运作。