rk3399pro部署yolov5s

要在瑞芯微RK3399Pro上部署Yolov5s模型，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，需要移植Yolov5s模型到RK3399Pro。根据引用中提供的移植流程，可以了解具体的步骤和注意事项。

2. 确定使用的Yolov5版本。根据引用，在RK3399Pro上使用U版的Yolov5 5.0版本。由于不同版本的RK3399Pro对运算处理器（OP）的支持不同，需要参考版本支持文档以确保网络结构的兼容性。

3. 在训练完成Yolov5模型后，使用Yolov5提供的export.py脚本将模型导出为ONNX格式的权重。根据引用中的参数设置，需要指定模型配置文件、训练好的权重文件、ONNX转换参数（例如OP版本）、简化ONNX模型转换参数（可以去除head层和后处理层）、使用的设备（CPU或GPU）、输入图像大小等。

4. 将导出的ONNX模型转换为RKNN格式。RKNN是瑞芯微专门为神经网络推理开发的工具。可以使用RKNN Toolkit进行模型转换和部署。具体的转换过程和命令行参数可以参考瑞芯微的官方文档。

通过以上步骤，你就可以在瑞芯微RK3399Pro上成功部署Yolov5s模型了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [rk3399pro_(2)YOLOv5移植](https://blog.csdn.net/Ay_yzx/article/details/123949093)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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