瑞芯微3588s使用yolov8

### 环境准备

为了在瑞芯微RK3588S平台上运行YOLOv8进行物体检测，首先需要搭建基础环境。这包括但不限于安装Linux操作系统、配置Python开发环境以及设置必要的依赖库[^1]。

sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
sudo apt install python3-pip git cmake build-essential libopencv-dev
pip3 install --upgrade pip setuptools wheel

### 安装 RKNN Toolkit2

接着，需安装用于模型转换和优化的工具包RKNN-Toolkit2。通过验证`from rknn.api import RKNN`语句能否无误执行来确认安装是否成功[^4]。

git clone https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2.git
cd rknn-toolkit2
pip3 install .
python3 -c "from rknn.api import RKNN"

### 准备 YOLOv8 模型文件

获取官方发布的YOLOv8预训练权重，并将其转化为适用于RK3588平台上的`.rknn`格式。此过程可能涉及调整网络结构以适应NPU硬件特性[^2]。

import torch
from ultralytics.yolo.engine.model import YOLO

model = YOLO('yolov8.pt')  # 加载YOLOv8 PyTorch模型
torch.save(model.state_dict(), 'yolov8_weights.pth')

注意：上述代码片段仅作为示意用途，在实际操作中还需参照具体版本文档完成相应修改。

### 转化为 .rknn 文件

利用RKNN-ToolKit2提供的API接口实现PyTorch至RKNN模型格式的转变工作。确保所选参数适合目标设备性能需求。

from rknn.api import RKNN

# 初始化RKNN对象实例
rknn = RKNN()

# 配置量化方式和其他选项...
ret = rknn.load_pytorch(model='path/to/yolov8', input_size_list=[[3, 640, 640]])

if ret != 0:
    print('Load PyTorch model failed!')
    exit(ret)

# 设置输入节点名称等信息...
ret = rknn.build(do_quantization=True, dataset='./dataset.txt')

if ret != 0:
    print('Build model failed!')
    exit(ret)

# 导出最终.rknn文件
rknn.export_rknn('./yolov8.rknn')

### 编写 Python 推理脚本

创建一个新的Python程序用来加载编译好的`.rknn`文件并调用NPU加速计算资源来进行实时预测分析任务[^3]。

from rknn.api import RKNN

def main():
    rknn = RKNN()
    
    # Load RKNN Model
    ret = rknn.load_rknn('./yolov8.rknn')
    if ret != 0:
        print('Loading RKNN model failed.')
        return
    
    # Set inputs and outputs according to your application needs.
    ...
    
    # Start inference with NPU acceleration enabled by default on RK3588 series boards.
    outputs = rknn.inference(inputs=[input_image])
    
    # Post-process the output data here...

if __name__ == '__main__':
    main()