RKNN_YOLOV5S_CPP：基于rknn的yolov5在C++中的完整实现

资源摘要信息:"基于rknn的yolov5的cpp实现是一个完整的工程，可以直接编译运行。该工程主要包括以下几个重要知识点： 1. YOLOv5：YOLOv5是一个非常流行的实时目标检测算法，具有速度快，精度高的特点。YOLOv5的算法模型被广泛应用于各种视觉检测任务中。在这个工程中，YOLOv5的主要修改部分包括focus层和silu激活函数。Focus层被直接用卷积替代，以提高速度。silu激活函数被替换为relu，以进一步提高模型的运行速度。 2. RKNN：RKNN是一种模型转换工具，可以将PyTorch模型转换为RKNN模型。RKNN模型可以在RK系列处理器上进行部署和运行。在这个工程中，YOLOv5模型首先被转换为Onnx模型，然后转换为RKNN模型，以在RK3300Pro处理器上运行。 3. C++实现：这个工程是基于C++语言实现的，需要具备一定的C++编程基础。工程中的代码可以被编译成可执行文件，然后直接在电脑上运行。 4. 依赖库：这个工程依赖于opencv库、rknn库和drm库。opencv库主要用于图像处理，rknn库用于RKNN模型的加载和运行，drm库用于屏幕显示。 5. 工程结构：工程中包含一个README文件，用于说明工程的使用方法。工程中还包含一个测试模型，是一个三分类模型。如果你有自己的模型，只需要修改类别即可。 6. 编译运行：工程基于rk3300pro进行测试，因此编译时需要确保你的编译环境与rk3300pro相匹配。编译完成后，你可以直接运行编译出的可执行文件进行模型的测试。 总的来说，这个工程是一个非常实用的基于YOLOv5的目标检测工具，具有较好的性能和易用性。如果你有目标检测相关的需求，可以尝试使用这个工程。"