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在RK3588上执行YOLOV5模型（源码）

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简介：
本项目展示了如何在RK3588平台上编译和运行YOLOv5目标检测模型，并提供了完整的源代码，适用于开发者进行嵌入式视觉应用开发。 这是一个可以在RK3588上运行的yolov5-demo项目，项目自带有量化后的官方模型可以进行测试使用。

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  • 在RK3588上执行YOLOV5模型（源码）
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    本项目展示了如何在RK3588平台上编译和运行YOLOv5目标检测模型，并提供了完整的源代码，适用于开发者进行嵌入式视觉应用开发。 这是一个可以在RK3588上运行的yolov5-demo项目，项目自带有量化后的官方模型可以进行测试使用。
     
  • 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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    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。
     
  • Yolov5-Onnx-Tensorrt: 如何用TensorRT执行Yolov5模型
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    简介：本项目介绍如何将YOLOv5模型转换为ONNX格式，并利用TensorRT进行优化和加速推理过程，适用于需要高性能计算的应用场景。 yolov5-onnx-张量此 Repos 包含如何使用 TensorRT 运行 yolov5 模型。Pytorch 实现是将 pytorch 转换为 onnx 和 tensorrt 的 yolov5 模型，以便在 Jetson AGX Xavier 上运行。支持推断图像和同时推断多幅图像。要求请使用 torch>=1.6.0、onnx==1.8.0 以及 TensorRT 7.0.0.11 运行代码。 代码结构如下： - networks：网络demo代码在 Jetson AGX Xavier 上运行 tensorrt 实现 ├── utils ├── models └── demo ├── demo.py ├── demo_batch.py ├── Processor.py └── Processor_Batch.py
     
  • 基于RK3588平台的Android系统中RKNN运行Yolov5模型
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    本研究在RK3588平台上针对Android系统进行了优化，实现了RKNN加速库与轻量级YOLOv5目标检测模型的有效结合，显著提升了实时图像处理性能。 支持的平台包括： - RK3566RK3568 - RK3588RK3588S - RV1103RV1106
     
  • Python模型代码执行
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    本段介绍如何编写和执行Python语言下的数据模型代码，包括环境配置、常用库使用及调试技巧。适合初学者快速上手。 模型python执行代码模型python执行代码模型python执行代码模型python执行代码
     
  • 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。
     
  • 在Atlas上使用Yolov5（源码）
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    本项目介绍如何在Atlas平台上部署并运行基于PyTorch的YOLOv5目标检测模型。通过详细代码示例和步骤说明，帮助开发者快速掌握YOLOv5的实现与优化技巧。 测试用例选自Atlas官方样本, 源模型为Yolov5s。 视频规格：1920*1080@30fps 时长: 8秒 介绍： 记录Yolov5在Atlas上的使用情况。 基础性能参数如下： - AI算力：8 TOPS INT8，4 TFLOPS FP16 - 内存：LPDDR4X 4GB（支持ECC） - CPU算力：4核心 * 1.0 GHz 编解码能力说明： - 支持H.264和H.265硬件解码，最多可同时处理20路1080P、30FPS视频或两路4K、75FPS的流媒体。 - JPEG格式的图像最大支持每秒512帧（分辨率：1080P）的解码速度；编码方面则为每秒256帧，同样在1080P分辨率下。 - 最大处理分辨率为 16384 x 16384。 以上就是关于Yolov5模型在Atlas平台上使用的相关性能参数介绍。
     
  • 基于RK3588的Yolov5推理代码
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    本项目提供了一套基于RK3588平台和YOLOv5模型的高效物体检测推理代码，适用于多种应用场景，包括但不限于智能安防、自动驾驶等。 在rk3588上使用rknn-toolkit-lite推理自己训练的yolov5模型。此代码只能运行在板子上，关于具体的yolov5训练过程、如何导出rknn模型以及如何部署，请参考相关帖子。
     
  • 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。