rk3399pro yolov5
时间: 2023-08-04 17:09:07 浏览: 64
RK3399Pro是一款国产瑞芯微电子的芯片,而YOLOv5是一种目标检测算法。根据引用[1]和引用[2]的内容,部署YOLOv5s算法在RK3399Pro上的流程如下:
1. 在服务器端或电脑端进行训练,得到.pt文件。
2. 使用rknn-toolkit将.pt文件转换成ONNX格式。
3. 使用rknn-toolkit将ONNX模型转换成RKNN模型。
4. 在RK3399Pro上进行模型推理。
具体的步骤可以参考引用[1]和引用[2]中提供的代码和教程。在引用[3]中的目录中,可以找到更详细的内容,包括环境准备、训练YOLOv5s、模型转换和RK3399Pro中的模型推理等步骤。
请注意,以上是根据提供的引用内容给出的回答,如果还有其他问题,请提供更多的信息。
相关问题
rk3399pro yolov5 NPU加速
根据提供的引用内容,介绍rk3399pro yolov5 NPU加速的过程如下:
1. 在服务器端或电脑端进行训练,训练完成后将.pt文件转换成ONNX格式。
2. 使用rknn-toolkit1.6.0将ONNX模型转换成RKNN模型。
3. 在RK3399Pro中进行模型推理,使用NPU加速。
具体的流程和踩坑记录可以参考提供的两个引用内容。需要注意的是,NPU加速需要硬件支持,因此需要使用支持NPU的硬件平台,如RK3399Pro。另外,rknn-toolkit1.6.0是一个用于将ONNX模型转换成RKNN模型的工具,需要在电脑端安装使用。
rk3399 安装yolov5
要在RK3399上安装Yolov5,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,确保你的RK3399设备已经安装了合适的操作系统,例如Ubuntu或者Debian。
2. 在RK3399上安装Python和pip。使用以下命令安装:
```
sudo apt-get install python3 python3-pip
```
3. 安装Yolov5的依赖库。使用以下命令安装:
```
pip3 install torch torchvision
pip3 install -U PyYAML numpy opencv-python
```
4. 克隆Yolov5的代码仓库。使用以下命令克隆:
```
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
```
5. 进入克隆的代码仓库目录:
```
cd yolov5
```
6. 下载预训练的权重文件。使用以下命令下载:
```
python3 -c "from utils.google_utils import attempt_download; attempt_download('yolov5s.pt')"
```
7. 开始运行Yolov5。使用以下命令运行:
```
python3 detect.py --weights yolov5s.pt --img 640 --conf 0.25 --source 0
```
以上步骤假设你已经连接到RK3399设备,并且具有适当的权限来进行安装和运行。请根据你的具体情况进行相应的调整。