RK3588上的YOLOv5s多线程C++推理源码及部署指南

资源摘要信息:"基于RK3588实现YOLOv5s模型多线程板端推理C++源码(含项目说明+rknn模型）.zip" 该项目是一个关于在RK3588平台上使用C++语言实现YOLOv5s模型多线程推理的优质资源。YOLOv5s是一种轻量级的实时目标检测算法，适用于边缘计算设备，如RK3588这款高性能的AI处理器。该项目的源码不仅经过了严格测试，功能稳定，而且具有广泛的应用价值，适合计算机相关专业的学生、老师和企业员工使用。此外，该项目还提供了代码层面的开放性和创新性，鼓励使用者基于此代码进行修改和扩展。 项目主要特点和知识点包括： 1. **YOLOv5模型的使用与转换：** - **模型转换**部分介绍了如何将YOLOv5模型从PyTorch导出为ONNX格式，再通过rknn-toolkit2工具转换为RKNN格式，以便在RK3588平台上进行推理。 - 在此过程中，需要使用到`export.py`脚本进行模型转换，且在转换时不应修改模型的batch_size值。 2. **多线程推理的实现：** - 项目支持4路摄像头的并行推理，即每帧输入4张图像（batch=4），并通过多线程技术进行处理。 - 这种批量处理方法可以显著提高检测效率，适用于实时视频分析场景。 3. **演示与部署：** - 项目中包含了必要的部署脚本，如`build-linux_RK3588.sh`用于编译和构建项目，以及`performance.sh`用于进行性能测试。 - 用户需要在系统中安装OpenCV库，若使用AHD摄像头还需要安装gstreamer库。 4. **源码结构解析：** - 源码包中包含了多个文件和文件夹，如`test.py`为模型转换和推理测试的脚本，`CMakeLists.txt`为构建项目所需的配置文件。 - `src`文件夹包含了C++源代码文件，是项目的核心部分，而`include`文件夹则包含了项目中需要的头文件。 5. **性能测试与结果：** - 项目提供了性能测试的脚本`performance.sh`，通过设置CPU/NPU的定频来尽量减少误差。 - 测试结果表明，在使用8个线程，batch_size=4的情况下，通过USB摄像头视频流进行测试，平均处理速度达到15.8FPS*4，且CPU占用率约为500%，NPU平均占用率约为75%。 6. **兼容性说明：** - 项目源码仅支持在rk3588/rk3588s硬件上运行，这限制了项目的适用范围。 7. **学习与应用：** - 该项目不仅适合初学者作为学习入门到进阶的实践项目，也适合用作毕业设计、课程设计、期末大作业或项目初期立项演示等。 - 对于有一定基础的开发者，项目提供了一个创新和实现新功能的起点。 在学习和应用该项目时，用户可以重点关注以下几个方面： - **学习YOLOv5s模型的结构和特点**：理解其如何进行图像处理和目标检测。 - **掌握模型转换的流程**：从PyTorch模型到ONNX格式，再到RKNN格式的转换过程。 - **学习多线程编程技术**：了解如何在C++中实现多线程，并将其应用于模型推理。 - **理解RK3588平台的特点**：掌握如何在RK3588上进行代码部署和性能优化。 - **掌握OpenCV和gstreamer的使用**：了解如何在Linux环境下进行视频流的捕获和处理。 通过深入学习该项目，用户不仅能够掌握YOLOv5s模型的部署和应用，还能深入理解多线程编程以及硬件平台的特定知识，为将来在边缘计算和实时视频分析领域的研究和开发打下坚实的基础。