瑞芯微+RK3588S部署yolov7

时间: 2023-11-12 12:09:32 浏览: 304
RK3588S是瑞芯微推出的一款高性能AI芯片,支持多种神经网络模型的部署,包括yolov7。部署yolov7的步骤如下: 1. 准备好RK3588S开发板和yolov7模型文件。 2. 安装RKNN Toolkit,该工具可以将yolov7模型转换为RKNN格式。 3. 使用RKNN Toolkit将yolov7模型转换为RKNN格式,并生成对应的C++代码。 4. 在RK3588S开发板上编译并运行生成的C++代码。 需要注意的是,部署yolov7需要一定的技术水平和经验,如果您不熟悉相关技术,建议寻求专业人士的帮助。
相关问题

RK3588部署YOLOv8

RK3588是瑞芯微推出的一款高性能AI芯片,而YOLOv8是一种目标检测算法。要在RK3588上部署YOLOv8,可以按照以下步骤进行: 1. 准备数据集:首先需要准备一个包含目标物体的数据集,包括标注好的图像和对应的标签。 2. 训练模型:使用数据集进行训练,可以选择使用已有的YOLOv8模型进行迁移学习,也可以从头开始训练一个新的模型。训练过程中需要注意调整超参数和优化算法,以获得更好的检测效果。 3. 模型转换:将训练好的YOLOv8模型转换为RK3588可识别的格式。可以使用工具如TensorRT或OpenVINO进行模型转换和优化,以提高模型在RK3588上的推理速度和效果。 4. 部RK3588:将转换后的模型部署到RK8芯片上进行推理。可以使用RK3588提供SDK或者深度学习框架(如TensorFlow Lite、PyTorch等)进行部署和推理。 需要注意的是,部署YOLOv8到RK3588可能需要一定的硬件和软件配置,以及对RK3588芯片和YOLOv8算法的深入了解。建议参考RK3588的开发文档和相关资源,以及YOLOv8的官方文档和示例代码,来进行具体的部署和调试。

yolov5+rk3588

olov5是一种目标检测算法,而rk3588是瑞芯微公司推出的一款高性能芯片。yolov5+rk3588的组合可以实现高效的目标检测功能。具体实现步骤如下: 1. 在Ubuntu 20.04系统上搭建瑞芯微的npu仿真环境和测试rv1126的Debain系统下的yolov5+npu检测功能以及RKNN推理部署以及RTSP视频流解码。 2. 下载yolov5的代码和预训练模型,使用export.py脚本将模型转换为ONNX格式。 3. 在rk3588芯片上安装RKNN Toolkit,并使用该工具将ONNX模型转换为RKNN模型。 4. 在rk3588芯片上部署RKNN模型,并使用摄像头或视频流进行目标检测。

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【资源说明】 YOLOv8部署瑞芯微RK3588板端c++源码(含使用说明).zipYOLOv8部署瑞芯微RK3588板端c++源码(含使用说明).zip ## 编译和运行 1)编译 cd examples/rknn_yolov8_demo_open bash build-linux_RK3588.sh 2)运行 cd install/rknn_yolov8_demo_Linux ./rknn_yolov8_demo 注意:修改模型、测试图像、保存图像的路径,修改文件为src下的main.cc 测试效果 冒号“:”前的数子是coco的80类对应的类别,后面的浮点数是目标得分。(类别:得分) ![images](test_result.jpg) (注:图片来源coco128) 说明:推理测试预处理没有考虑等比率缩放,激活函数 SiLU 用 Relu 进行了替换。由于使用的是coco128的128张图片数据进行训练的,且迭代的次数不多,效果并不是很好,仅供测试流程用。换其他图片测试检测不到属于正常现象,最好选择coco128中的图像进行测试。 把板端模型推理和后处理时耗也附上,供参考,使用的芯片rk3588。 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
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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
一、yolov5 PT模型获取 [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
二、PT模型转onnx模型 - 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

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