RKNN怎么用YOLO
时间: 2024-07-26 13:00:48 浏览: 78
RKNN (Real-Time Kernel Neural Network) 是一种轻量级的模型优化工具,它允许用户将预训练的深度学习模型部署到嵌入式设备上,如手机、无人机等资源受限的环境中。而 YOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测算法,主要用于图像分类和物体定位。
如果你想使用 RKNN 将 YOLO 模型应用到实际场景,通常需要遵循以下步骤:
1. **下载预训练模型**:首先从开源社区获取 YOLO 的预训练模型,比如 Darknet 中的 yolo_v3.weights 或更高版本。
2. **转换模型格式**:YOLO 的原始模型可能是 Darknet 的权重文件,你需要将其转换成 RKNN 可识别的模型格式,例如 .rknn 文件。
3. **配置 RKNN**:使用 RKNN 工具的命令行工具或 SDK 配置模型的输入尺寸、输出层和精度要求等信息。
4. **编译模型**:通过 RKNN 编译器将 YOLO 模型与硬件加速库结合,并生成可在嵌入式设备运行的字节码。
5. **加载并测试**:在目标设备上运行编译后的模型,提供待检测的图片数据,观察实时的目标检测结果。
相关问题
yolo rknn 推理
根据引用提供的信息,yolo rknn推理在以下平台上得到支持:RK3566/RK3568、RK3588/RK3588S和RV1103/RV1106。
要进行yolo rknn推理,首先需要准备一个训练好的yolo模型。然后,将该模型转换为rknn格式,以便在支持的平台上进行推理。
在RK3566/RK3568和RK3588/RK3588S平台上,您可以使用Rockchip官方提供的rknn-toolkit进行yolo模型转换。通过执行一系列命令,您可以将原始的yolo模型转换为rknn格式,并生成推理代码。然后,您可以在RK3566/RK3568和RK3588/RK3588S平台上加载rknn模型并进行推理。
在RV1103/RV1106平台上,您可以使用Rockchip官方提供的rvnn-toolkit进行yolo模型转换。类似于RK3566/RK3568和RK3588/RK3588S平台,您需要将yolo模型转换为rvnn格式,并生成推理代码。然后,您可以在RV1103/RV1106平台上加载rvnn模型并进行推理。
总结起来,要在支持的平台上进行yolo rknn推理,您需要准备好yolo模型,并使用相应的工具将其转换为每个平台所需的格式。然后,您可以使用推理代码加载和执行模型以进行推理。
: RK3566/RK3568, RK3588/RK3588S, RV1103/RV1106
RK3588部署YOLO
为了在RK3588上部署YOLO,您需要进行以下步骤:
1. 安装RKNN Toolkit:RKNN Toolkit是一个用于Rockchip AI芯片的深度学习推理工具包,可以将训练好的模型转换为RKNN格式,以在Rockchip AI芯片上进行推理。您可以从Rockchip官网下载并安装RKNN Toolkit。
2. 将YOLO模型转换为RKNN格式:使用RKNN Toolkit将训练好的YOLO模型转换为RKNN格式。您需要提供模型的权重文件和配置文件,并指定输入和输出节点。
3. 在RK3588上运行推理:将转换后的RKNN模型加载到RK3588上,并使用Rockchip提供的API进行推理。您需要编写代码来读取输入图像并将其传递给模型,然后解析输出以获取检测结果。
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