瑞芯微RV1126开发板算法移植指南-环境配置-opencv交叉编译-C++推理代码-yolov5及分类算法移植-...

简介：
本指南详细介绍了在瑞芯微RV1126开发板上进行OpenCV交叉编译、C++推理代码编写以及YOLOv5和分类算法移植的步骤与技巧，帮助开发者高效完成环境配置。 环境搭建：介绍了安装连接工具、RKNN-Toolkit工具包以及交叉编译工具链的步骤。 在PC上仿真运行示例：提供了在PC上运行仿真示例的具体指导。 在开发板上运行demo：详细指导如何在开发板上运行演示程序。 YOLOv5算法移植：详述了将YOLOv5模型转换为RKNN模型的过程，包括模型预编译、修改C++代码、编译和运行以及性能测试。 RepVGG算法移植：介绍了从原始模型到目标格式的转换步骤，并详细说明了如何进行编译、运行及性能评估。 YOLOv5-Face算法移植（人脸检测）：涵盖了将该特定版本的人脸识别模型转为RKNN格式的过程，包括修改代码以适应新环境、驱动程序更新以及最终的应用效果和测试结果展示。 口罩检测算法移植（基于YOLOv5s-5.0）：详细描述了如何进行模型转换的步骤。 人脸检测及识别算法移植：包含从原始的人脸检测模型到适用于特定平台版本的过程，包括人脸识别技术的适应性调整、数据库集成以及性能对比测试等环节。此外还涉及到布控系统和相关数据处理工作流程中的交叉编译操作及其结果分析。 人车非（行人）检测算法移植（基于YOLOv5n）：详细说明了模型转换过程，并提供了关于C++代码优化及最终运行效果与效率评估的相关信息。