rk3568部署yolov5

要在rk3568上部署yolov5模型，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，你需要在Windows上搭建训练环境并使用pytorch框架训练yolov5s模型。你可以参考\[1\]中提供的教程来完成这一步骤。

2. 在训练完成后，你需要将训练好的模型转换为rknn模型。你可以使用RKNN-Toolkit2来进行转换。建议使用conda虚拟环境，并按照\[3\]中提供的文档进行安装。

3. 在转换完成后，你可以将rknn模型部署到rk3568电路板上进行推理。具体的部署步骤可能因为你的具体环境和需求而有所不同，你可以参考RKNN-Toolkit2的文档或者官方文档来了解如何在rk3568上部署rknn模型。

总结起来，你需要在Windows上搭建训练环境并使用pytorch框架训练yolov5s模型，然后将训练好的模型转换为rknn模型，并最后在rk3568上部署rknn模型进行推理。希望这些信息对你有帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* [（十二）rk3568 NPU 中部署自己训练的模型，（1）使用yolov5训练自己的数据集-环境搭建部分](https://blog.csdn.net/dongshizhishui/article/details/126887399)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [（十二）rk3568 NPU 中部署自己训练的模型，（1）使用yolov5训练自己的数据集-模型训练部分](https://blog.csdn.net/dongshizhishui/article/details/130302325)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [手把手教学YOLOV5在RK3568的部署应用及代码实现](https://blog.csdn.net/yangbisheng1121/article/details/128785690)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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