yolov5+rk3588

olov5是一种目标检测算法，而rk3588是瑞芯微公司推出的一款高性能芯片。yolov5+rk3588的组合可以实现高效的目标检测功能。具体实现步骤如下：

1. 在Ubuntu 20.04系统上搭建瑞芯微的npu仿真环境和测试rv1126的Debain系统下的yolov5+npu检测功能以及RKNN推理部署以及RTSP视频流解码。

2. 下载yolov5的代码和预训练模型，使用export.py脚本将模型转换为ONNX格式。

3. 在rk3588芯片上安装RKNN Toolkit，并使用该工具将ONNX模型转换为RKNN模型。

4. 在rk3588芯片上部署RKNN模型，并使用摄像头或视频流进行目标检测。

相关问题

yolov5+deeosirt

yolov5 Deepsort是一种车辆和行人检测跟踪算法。它可以通过使用rk3588和rk3399pro开发板上的rknn模型来实现。该算法的部署源码和操作说明文档可以在提供的资源中找到。使用yolov5 Deepsort算法可以改善边界框漂移问题，并完善在图像中没有目标或其他情况下出现的bug。此外，它还具有一些定制选项，可以让用户根据自己的需求进行调整。