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YOLOv8在瑞芯微RK3588板上部署C++源码(附使用说明).zip

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简介:
本资源提供YOLOv8模型在瑞芯微RK3588开发板上的C++部署代码及详细使用指南,帮助开发者轻松完成目标检测应用的移植与优化。 【资源说明】YOLOv8部署瑞芯微RK3588板端c++源码(含使用说明) ## 编译和运行 1. **编译** ```bash cd examples/rknn_yolov8_demo_open bash build-linux_RK3588.sh ``` 2. **运行** ```bash cd install/rknn_yolov8_demo_Linux ./rknn_yolov8_demo ``` **注意:** 修改模型、测试图像和保存图像的路径,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) 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,并且迭代的次数不多,效果并不是很好,仅供测试流程参考。 ### 注意事项 - 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。使用的芯片是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。 3. 当然也可作为毕设项目、课程设计、作业或项目初期立项演示等。如果基础还行,也可以在此代码基础上进行修改以实现其他功能,直接用于毕设、课设和作业也是可以的。 欢迎沟通交流,互相学习,共同进步!

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  • YOLOv8RK3588C++使).zip
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    本资源提供YOLOv8模型在瑞芯微RK3588开发板上的C++部署代码及详细使用指南,帮助开发者轻松完成目标检测应用的移植与优化。 【资源说明】YOLOv8部署瑞芯微RK3588板端c++源码(含使用说明) ## 编译和运行 1. **编译** ```bash cd examples/rknn_yolov8_demo_open bash build-linux_RK3588.sh ``` 2. **运行** ```bash cd install/rknn_yolov8_demo_Linux ./rknn_yolov8_demo ``` **注意:** 修改模型、测试图像和保存图像的路径,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) 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,并且迭代的次数不多,效果并不是很好,仅供测试流程参考。 ### 注意事项 - 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。使用的芯片是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。 3. 当然也可作为毕设项目、课程设计、作业或项目初期立项演示等。如果基础还行,也可以在此代码基础上进行修改以实现其他功能,直接用于毕设、课设和作业也是可以的。 欢迎沟通交流,互相学习,共同进步!
  • yolov8-rknnC++(适RK3588,最简最快方案).zip
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    本资源提供YOLOv8模型在Rockchip RK3588平台上的C++部署代码及最简配置,旨在实现快速高效的板端推理。 【资源说明】 1. 该项目中的代码在经过测试并确保功能正常后才上传,请放心下载使用。 2. 适用人群:主要面向计算机相关专业(如计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程、物联网等)的学生或企业员工,具有较高的学习和参考价值。 3. 不仅适合初学者进行实战练习,也适用于大作业项目、课程设计及毕业设计的展示。欢迎下载并相互交流,共同进步!
  • 基于U2Net网络RK3588的图像分割方案(含C++、文档及使
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    本项目提供一种基于U2Net模型的图像分割解决方案,并实现了在RK3588平台上的高效部署,包括完整的C++源代码和详细的开发文档与使用指南。 项目介绍 注意事项:为了能够将模型移植到RK3588上运行,我们对网络层进行了一些必要的调整,并且仅测试了原作者提供的u2netp模型。为减少精度损失,在所有操作中,只修改并替换了普通无权重的算子。 项目环境 1. 服务器端 (训练、测试和转换环境onnx) - python: 3.8 版本,完全按照U2Net原作者说明搭建 该资源内包含的是个人毕业设计项目的源码,在代码成功运行并通过功能验证后才上传。答辩评审平均分达到96分,请放心下载使用! 1、所有项目代码在测试并确保其正常工作之后才会进行发布。 2、本项目适合计算机相关专业(如计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等)的在校学生和老师,以及企业员工学习参考。同样适用于初学者进阶学习,并可用于毕业设计、课程作业或初期项目演示。 3、如果具备一定的基础,可以在现有代码基础上进行修改以实现更多功能,这也可以作为个人毕设作品或者课程设计的一部分。 下载后请务必查看README.md文件(如果有),仅供学习和参考之用,请勿用于商业用途。
  • RK3588使Python和C++DeepLabV3模型
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    本项目介绍在RK3588平台上利用Python和C++语言环境进行深度学习模型DeepLabV3的部署过程及优化策略,旨在探索高性能计算与机器视觉结合的最佳实践。 使用上一篇DeepLabV3训练的模型导出ONNX格式,并在ARM端进行部署。提供完整的部署工具链及第三方库支持,代码包含详细注释以方便理解与调试。同时附有详细的部署教程文档,确保用户能够顺利运行并通过测试验证其可行性。此外,该方案具备良好的可扩展性,在其他RK平台上的迁移和应用也较为简便。
  • 基于C#TensorRT与OpenVINO平台Yolov8(含文档).rar
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    本资源包含使用C#语言,在TensorRT和OpenVINO平台下部署YOLOv8模型的详细教程、源代码以及相关文档,适合深度学习项目开发参考。 资源内容包括基于C#在OpenVINO以及TensorRT平台部署Yolov8的完整源码、详细说明文档及数据集。 代码特点: - 参数化编程设计:参数设置灵活,便于调整。 - 代码结构清晰且注释详尽,易于理解与维护。 适用对象主要为计算机科学、电子信息工程和数学等专业领域的大学生,在课程作业或毕业项目中可以作为参考案例使用。此外,对于任何对目标检测模型有兴趣的研究者及工程师来说也是有价值的资源。 作者是一位在业界拥有十年经验的资深算法专家,专注于Matlab、Python、C/C++以及Java等多种编程语言的应用,并且具备丰富的YOLO(You Only Look Once)算法仿真实践经验。 其专业领域涵盖但不限于计算机视觉技术开发、目标检测模型优化设计与实现、神经网络预测分析等多个方面。同时,作者还擅长于智能控制理论研究及实践应用,如信号处理、元胞自动机模拟、图像加工处理方法创新等课题。 欢迎对该领域的学习者和从业者进行交流探讨以促进共同进步和发展。
  • JetsonYOLOv8
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    本文章介绍了如何在NVIDIA Jetson平台上成功部署和运行YOLOv8模型的过程,包括环境配置、代码实现及优化技巧。 部署YOLOv8到Jetson设备上需要遵循特定的步骤来确保环境配置正确,并且能够顺利运行深度学习模型。这通常包括安装必要的依赖库、设置CUDA和cuDNN支持,以及下载和编译YOLOv8代码。整个过程可能涉及多个技术细节,如选择合适的Python版本,解决硬件兼容性问题等。
  • RK3588Yolov7-Tiny的测试运行结果
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    本文介绍了在瑞芯微RK3588平台上对轻量级目标检测模型Yolov7-Tiny进行性能评估和优化后的测试结果。 1. 运行时间测试 2. 多核心与单核心运行时间分析 3. 图优化分析
  • RK3588Yolov5s模型(实时摄像头检测)及指南
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    本文章提供了一份详细的教程,在RK3588平台上成功部署Yolov5s模型以实现实时摄像头物体检测,并附带相关技术细节和实用的部署指导。 标题中的“RK3588上部署yolov5s模型源码(实时摄像头检测)+部署说明文档”指的是在Rockchip RK3588处理器上实现YoloV5s深度学习模型的实时摄像头物体检测应用,这是一个硬件加速的AI推理项目。它包括了详细的源代码和部署指导。 RK3588是Rockchip公司推出的一款高性能、低功耗系统级芯片(SoC),主要用于智能物联网、边缘计算和人工智能设备。该处理器集成了多核CPU、GPU以及神经网络处理单元(NPU),为AI应用提供了强大的计算能力。 YoloV5s属于YOLO系列的第五版,专门优化了速度以适应实时物体检测任务,在计算机视觉领域广泛应用,特别适用于视频流分析等场景中。 部署YoloV5s模型到RK3588上通常需要以下步骤: 1. **模型转换**:将预训练的Yolov5s模型转化为适合在RK3588 NPU运行的形式。这可能包括使用ONNX或TensorRT工具,将其转为特定硬件优化格式。 2. **SDK集成**:下载并安装Rockchip提供的开发套件,包含驱动程序、编译器和SDK等。这些工具一般含有用于与NPU交互的API,可以用来编写源代码来加载及执行模型。 3. **源码编写**:根据已有的源码创建一个应用程序,该程序能够捕获摄像头输入,并将图像数据传递给NPU进行物体检测后显示结果。这包括了图像处理、模型推理和解析等环节。 4. **环境配置**:确保操作系统(如Linux)正确配置,包含库依赖项及权限设置的检查。还需要安装好OpenCV库以实现摄像头访问与图像处理。 5. **性能优化**:利用NPU硬件加速功能调整模型参数,例如批处理大小和内存分配等,达到最佳性能与功耗平衡。 6. **测试与调试**:在部署前进行充分的测试来检查准确性和实时性。如果发现任何问题,则可能需要调整模型参数或优化代码。 7. **部署说明文档**:该文件详细列出了每一步操作,包括硬件连接、软件安装和环境配置等步骤,以便其他开发者或用户能够按照这些指导完成整个过程。 在提供的“npu”文件中包含针对RK3588 NPU的特定优化代码或者接口封装以高效运行Yolov5s模型。根据文档中的指南结合源码进行编译调试后,最终实现模型在RK3588上的实时物体检测应用。
  • C++中使OnnxRuntimeyolov8模型
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    本文介绍了如何在C++环境中利用ONNX Runtime高效地部署YOLOv8模型,详细阐述了技术实现过程和关键步骤。 在C++环境中部署YOLO模型涉及几个关键步骤:首先需要获取YOLO的预训练权重文件,并确保这些文件与使用的代码版本兼容;其次,在C++项目中集成Darknet库,这是实现YOLO算法的基础框架之一;然后根据具体需求调整源码中的参数设置,比如输入图像大小、类别数等。部署过程中可能还需解决跨平台编译问题和性能优化挑战,以确保模型在目标设备上高效运行。