rv1126部署yolov5

对于RV1126的部署，可以使用RKNNLite工具包来进行部署。首先，需要将yolov5模型转换为RKNN模型。可以参考GitHub上的教程，使用PyTorch将yolov5模型转换为ONNX模型，然后使用RKNNLite工具包将ONNX模型转换为RKNN模型。转换完成后，可以使用RKNNLite工具包进行推理和部署。请注意，RV1126只支持RKNNLite版本的部署。如果在部署过程中遇到"_pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str"的错误，请检查代码中是否有使用了不兼容的pickle操作。另外，在训练yolov5模型时，默认使用的是yolov5s.pt作为模板进行训练。如果需要进行全新训练，请将--weights参数改为空字符串''。训练完成后，可以使用detect.py脚本进行验证，并将结果转换为ONNX文件。具体操作可以参考上述提到的GitHub教程。

相关问题

rv1126部署yolov7

根据引用内容，部署Yolov7在RV1126上需要进行以下步骤：

1. 配置编译器：根据中提供的信息，需要下载适用于RV1126的交叉编译器。您可以从提供的下载地址获取适合的版本。将交叉编译器解压到固定路径，并确保在Ubuntu上编译工程，以便在RV1126板子上运行程序。

2. 编译Yolov7：进入Yolov7的构建目录，运行cmake命令进行配置，指定适用于RV1126的交叉编译器。例如，可以使用以下命令：

cmake .. -DCMAKE_C_COMPILER=${RV1109_TOOL_CHAIN}/bin/arm-linux-gnueabihf-gcc -DCMAKE_CXX_COMPILER=${RV1109_TOOL_CHAIN}/bin/arm-linux-gnueabihf-g++

然后运行make命令进行编译。

3. 安装Yolov7：编译完成后，运行make install命令将编译好的文件安装到指定位置。

4. 部署Yolov7：根据需要，将Yolov7的运行脚本复制到适当的位置，以便在RV1126上运行。具体路径和命令请参考中提供的示例。

请注意，部署Yolov7可能还需要其他依赖项和配置，这些步骤仅提供了基本的指导。建议查阅相关文档或咨询开发人员以获取更详细的指导和支持。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Rockchip RV1126 模型部署（完整部署流程）](https://blog.csdn.net/kxh123456/article/details/129370265)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [训练自己的yolov5样本, 并部署到rv1126 三＞](https://blog.csdn.net/zunly/article/details/127971370)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

瑞芯微RV1126平台 yolov5

对于瑞芯微RV1126平台，您可以使用Yolov5进行目标检测任务。Yolov5是一种基于深度学习的目标检测算法，它使用单阶段检测的方法，具有高速度和高精度的特点。您可以将Yolov5应用于RV1126平台上，实现实时目标检测。

要在RV1126平台上使用Yolov5，您可以按照以下步骤进行操作：
1. 首先，确保您已经安装好瑞芯微RV1126平台的开发环境和相关软件包。
2. 下载Yolov5的代码仓库，并将其部署到RV1126平台上。
3. 准备训练数据集，包括标注的图像和对应的目标类别信息。
4. 使用Yolov5的训练脚本进行模型训练，通过迭代优化模型参数，使其能够准确地检测目标物体。
5. 在RV1126平台上部署和测试训练好的模型，通过输入图像，输出目标检测结果。

需要注意的是，由于RV1126平台的计算能力和资源限制，可能需要对Yolov5进行一定的优化和调整，以适应平台的硬件条件。此外，还要根据具体的应用场景和需求，进行模型的参数调整和训练策略的设计。

希望以上信息对您有所帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。