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RK3588上使用Python和C++部署DeepLabV3模型

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简介：
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。

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  • RK3588上使用Python和C++部署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。
     
  • 在RK3588上部署Yolov5s模型源码（实时摄像头检测）及部署指南
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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++中使用OnnxRuntime部署yolov8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。
     
  • C++中使用OnnxRuntime部署yolov8模型
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    本文章介绍了如何在C++环境下利用ONNX Runtime高效地部署YOLOv8模型，为开发者提供了一种将先进目标检测技术集成到应用中的方法。 YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测算法，其最新版本为YOLOv8。OnnxRuntime是由Microsoft开发的一个高性能的推理引擎，用于执行机器学习模型，包括YOLO模型。在C++环境中利用OnnxRuntime部署YOLOv8模型能够实现高效的计算机视觉任务处理。 首先了解YOLOv8模型：它是对前几代YOLO算法的改进版本，提高了检测速度和精度。训练过程通常涉及预处理、选择合适的训练集、损失函数以及优化器等步骤。完成训练后，我们得到一个.onnx格式的模型文件，并可以将其用于OnnxRuntime的部署。 接下来是关于OnnxRuntime的一些介绍：它支持多种平台及硬件加速如CPU、GPU和AI加速器。C++ API允许开发者在应用程序中集成模型推理功能。需要安装OnnxRuntime库并确保其与你的开发环境兼容。 以下是使用OnnxRuntime部署YOLOv8的步骤： 1. 引入依赖项：包含必要的头文件，并链接所需的库，保证使用的版本与操作系统和编译器相匹配。 2. 创建会话：初始化运行时环境，加载模型文件并创建一个用于执行推理任务的会话。 3. 预处理图像数据：YOLOv8需要特定格式的数据输入。这包括调整尺寸、归一化像素值等操作以满足模型需求。 4. 分配输入张量：为预处理后的数据分配内存，并准备好传递给模型进行预测。 5. 运行推理任务：将准备好的输入数据提供给会话，执行推断并获取输出结果。 6. 后处理步骤：对模型的原始输出进行解码和进一步处理以获得最终目标检测的结果。 7. 释放资源：完成所有操作后，确保正确地清理分配的所有内存和其他资源。 需要注意的是，在利用GPU加速时，请确认OnnxRuntime已配置为使用GPU，并且系统中安装了必要的CUDA和cuDNN库。通过以上步骤可以在C++环境中高效部署YOLOv8模型并实现实时目标检测功能。在实际应用过程中，可能还需要处理多线程、并发控制及性能优化等问题以适应不同的应用场景需求。
     
  • YOLOv8在瑞芯微RK3588板上部署C++源码（附使用说明）.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！
     
  • Yolov5与DeepSort在RK3588和RK3399Pro上的C++完整源码部署（含车辆行人跟踪）+模型+文档.zip
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    本资源提供YOLOv5目标检测及DeepSort追踪算法在RK3588、RK3399Pro平台的C++完整代码实现，涵盖车辆与行人的精准识别与追踪功能，并附带详尽说明文档和模型文件。 该资源包含基于RK3588和RK3399Pro开发板的YOLOv5与DeepSort算法部署的完整C++源码（车辆行人检测跟踪），以及Rknn模型和支持文档。 改善了边界框漂移问题，并修复了当图像中无目标等其他情况出现时的bug。此外，还加入了对cost matrix出现nan值时的处理机制和隔帧检测功能。通过在`./yolov5/include/detect.h`文件中的`const int det_interval = 1;`设置期望数值（例如3），可以实现每隔三帧进行一次检测，从而显著提高速度性能。同时需要调整`./deepsort/include/deepsort.h`中第39行的 `const int track_interval = 1;`, 其值应与上述间隔保持一致。 资源还加入了Re-ID多线程的功能支持。如果用户不希望使用多线程，可以在`./deepsort/src/deepsort.cpp`文件中的第144行将条件语句由`if (numOfDetections < 2)` 改为 `if (true)`, 这样可以禁用该功能。 更多详细说明请参考资源内的项目文档并按照步骤操作使用。
     
  • Yolov5与DeepSort在RK3588和RK3399Pro上的C++完整源码部署（含车辆行人跟踪）+模型+文档.zip
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    该资源包提供了基于Yolov5与DeepSort算法的车辆及行人跟踪系统的C++实现，适用于RK3588和RK3399Pro平台。包含完整源代码、预训练模型及详细部署文档。 yolov5+Deepsort算法部署于rk3588和rk3399pro开发板C++完整源码（车辆行人检测跟踪）+ rknn模型 + 操作说明文档.zip 【资源介绍】 改善了边界框漂移，完善了当图中没有目标等其他情形出现的bug，增加了对cost matrix出现nan时的处理。 加入了隔帧检测的功能。设置方法： 在yolov5includedetect.h文件中将const int det_interval = 1; 改为期望的数值，例如3，表示每隔3帧检测一次，这样可以显著提升速度。同时，在.deepsortincludedeepsort.h 文件第39行 const int track_interval = 1; 中也需要更改此值，并使其与检测间隔一致。 加入了Re-ID多线程的功能。 如果您不希望使用多线程，则在.deepsortsrcdeepsort.cpp文件的第144行将if (numOfDetections < 2) 改为 if (true) 更多详细介绍请查看资源内的项目说明。按照步骤操作使用即可。
     
  • 使用C# WinForm和Llamasharp部署LLAMA3中文GGUF模型源码.7z
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    本项目采用C# WinForm结合Llamasharp框架，实现了LLAMA3中文GGUF模型的本地化部署与运行，提供了一个便捷的应用程序界面进行模型操作。 【测试通过环境】 vs2019 netframework4.7.2 llamasharp==0.15.0 cuda11.7.1+cudnn8.8.0 更多信息参考相关博文。
     
  • yolov8-rknn板端C++部署源码（适用于RK3588，最简最快部署方案）.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！