yolov5部署到rk3588平台

时间: 2023-09-06 14:13:27 浏览: 158

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基于RK3588上部署yolov5s模型源码(实时摄像头检测)+部署说明文档.zip

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【资源介绍】基于RK3588上部署yolov5s模型源码(实时摄像头检测)+部署说明文档.zip 该项目是个人毕设项目，答辩评审分达到95分，代码都经过调试测试，确保可以运行！欢迎下载使用，可用于小白学习、进阶。该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用，亦可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。项目整体具有较高的学习借鉴价值！基础能力强的可以在此基础上修改调整，以实现不同的功能。 yolov5模型(.pt)在RK3588(S)上的部署(实时摄像头检测) - 所需： - 安装了Ubuntu20系统的RK3588 - 安装了Ubuntu18的电脑或者虚拟机 <details> <summary>一、yolov5 PT模型获取</summary> [Anaconda教程](https://blog.csdn.net/qq_25033587/article/details/89377259)\ [YOLOv5教程](https://zhuanlan.zhihu.com/p/501798155)\ 经过上面两个教程之后，你应该获取了自己的`best.pt`文件 </details> <details> <summary>二、PT模型转onnx模型</summary> - 将`models/yolo.py`文件中的`class`类下的`forward`函数由： ```python def forward(self, x): z = [] # inference output for i in range(self.nl): x[i] = self.m[i](x[i]) # conv bs, _, ny, nx = x[i].shape # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85) x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous() if not self.training: # inference if self.dynamic or self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4]: self.grid[i], self.anchor_grid[i] = self._make_grid(nx, ny, i) if isinstance(self, Segment): # (boxes + masks) xy, wh, conf, mask = x[i].split((2, 2, self.nc + 1, self.no - self.nc - 5), 4) xy = (xy.sigmoid() * 2 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy wh = (wh.sigmoid() * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh y = torch.cat((xy, wh, conf.sigmoid(), mask), 4) else: # Detect (boxes only) xy, wh, conf = x[i].sigmoid().split((2, 2, self.nc + 1), 4) xy = (xy * 2 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy wh = (wh * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh y = torch.cat((xy, wh, conf), 4) z.append(y.view(bs, self.na * nx * ny, self.no)) return x if self.training else (torch.cat(z, 1),) if self.export else (torch.cat(z, 1), x) ``` 改为： ```python def forward(self, x): z = [] # inference

你好！将YOLOv5部署到RK3588平台需要进行以下步骤： 1. 准备环境：确保你的RK3588平台已经正确设置和配置，并且拥有足够的计算资源和存储空间。 2. 安装依赖：安装RK3588平台所需的依赖库，如OpenCV、NumPy等。你可以使用apt-get或pip等包管理工具进行安装。 3. 下载YOLOv5代码：从YOLOv5的官方GitHub仓库(https://github.com/ultralytics/yolov5)上下载最新的代码。 4. 配置模型：根据你的需求选择合适的YOLOv5模型，如yolov5s、yolov5m等，并下载预训练权重。 5. 转换模型：使用YOLOv5提供的工具，将模型权重转换为RK3588平台可用的格式。你可以参考YOLOv5文档中关于模型转换的说明。 6. 编译运行代码：根据RK3588平台的架构和指令集进行代码编译，并在RK3588上运行YOLOv5检测代码。你可能需要进行一些平台特定的配置和优化，以提高性能和效果。以上是部署YOLOv5到RK3588平台的大致步骤，具体操作可能会有所差异，你可以根据实际情况进行调整和优化。祝你成功部署YOLOv5！如果你还有其他问题，可以继续提问。

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