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基于RK3588的Yolov5推理代码

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 最简Yolov5 推理代码
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    本项目提供了一个精简版的YOLOv5物体检测模型推理代码，旨在简化部署流程并提升运行效率，适用于快速原型开发和实际应用。 Yolov5 最简推理代码，精简版models文件夹，使用方法参见相关文章。只需包含推理部分的代码，并删除冗余内容。
     
  • 基于RK3588的Mobilenet C++代码
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    这段C++代码是为RK3588芯片定制优化的，实现了Google开发的轻量级深度学习模型Mobilenet。适用于需要高效图像识别处理的应用场景。 本段落将深入探讨基于RK3588芯片的Mobilenet模型在C++中的实现方法，主要涉及计算机视觉领域中的深度学习推理应用。RK3588是一款高性能的RISC-V架构处理器，在AI边缘计算设备如智能摄像头和机器人中被广泛使用。作为轻量级卷积神经网络（CNN），Mobilenet设计用于图像识别与分类任务，并在保持高准确度的同时，降低了对计算资源的需求。 接下来我们将探讨C++语言在深度学习推理中的作用。作为一种通用且高效的编程语言，C++常用来编写底层性能敏感的代码，例如AI推理引擎。当应用于RK3588平台时，使用C++实现Mobilenet模型可以充分利用硬件特性，从而提高运行速度和能效。 `CMakeLists.txt`是用于定义项目构建流程的关键文件，在本例中它会指示如何编译源码、链接依赖库，并设置其他如优化级别和目标平台的选项等信息。另外，项目的外部依赖项通常存放于名为“3rdparty”的目录内；对于深度学习任务来说这可能包括TensorFlow、ONNX或PyTorch的C++接口，或者针对RK3588芯片进行特别优化过的库。 训练好的模型权重文件则存储在`weights`目录下。这些参数是在大量数据集上经过长时间训练得到的结果，并且是Mobilenet能够准确分类图像的关键所在。 项目的主要源代码位于名为“src”的目录中，其中包含加载模型、处理输入图片及调用推理API等核心功能的实现方法。开发人员可以通过与`librknn_api`库进行交互来直接访问RKNN推理引擎的各项服务和接口。 在构建过程中产生的中间文件以及最终可执行程序会被存放在名为“build”的目录下；而用于测试目的的图像样本则通常存放于命名为“images”的目录内，以确保模型能够正确处理各种输入并达到预期性能标准。 最后，“librknn_api”是Rockchip提供的专用库，它为在RK3588芯片上运行预训练模型提供了必要的API接口。通过使用该库封装的函数和方法，开发人员可以方便地将AI推理功能集成到自己的C++应用程序中去。 综上所述，本项目旨在利用C++语言及Rockchip提供的相关工具，在RK3588硬件平台上实现Mobilenet深度学习模型的实际部署与运行。通过这一实践过程，开发者不仅能够熟悉如何在嵌入式设备环境中优化AI应用的执行效率，还能进一步掌握将前沿技术融入现实产品开发的具体方法论。这对于构建基于人工智能技术的边缘计算解决方案来说至关重要。
     
  • 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。
     
  • 基于Yolov5和OpenCV的人体骨骼推理
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    本项目采用YOLOv5进行人体检测，并结合OpenCV实现精准的人体骨骼关键点识别与追踪，适用于运动分析、姿态评估等领域。 使用yolov5_pose 和 OpenCV 进行推理以识别人体骨骼。
     
  • TVM在RK3588 GPU上的深度学习推理框架完整代码
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    本项目提供基于RK3588 GPU的TVM深度学习推理框架完整实现代码，支持高效部署各类神经网络模型。 1. 嵌入式设备RK3588-GPU的使用 2. 深度学习框架：TVM 3. 使用TVM与RK3588-GPU加速模型推理 3.1 ONNX模型转换 3.2 TVM调用转换后的模型
     
  • LibTorch-YOLOv5: YOLOv5的LibTorch推理实现
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    简介：LibTorch-YOLOv5是YOLOv5模型的LibTorch版本，提供高效且便携的对象检测解决方案，适用于多种设备上的实时推理。 介绍对象检测算法的LibTorch推理实现。支持GPU和CPU。 依赖关系: - Ubuntu 16.04 - CUDA 10.2 - OpenCV 3.4.12 - LibTorch 1.6.0 对于 TorchScript 模型导出，请参考官方文档的相关部分。 强制更新：开发人员需要修改原始以下代码： # line 29 model.model[-1].export = False 添加GPU支持：当前的导出脚本默认情况下使用CPU。为了支持 GPU，需对 export.py 进行如下更改: # line 28 img = torch.zeros((opt.batch_size, 3, * opt.img_size)).to(device=cuda) # line 31 model = attempt_load(opt.weight)，请确保在加载模型时指定设备为GPU。
     
  • 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
     
  • 基于RK3588 NPU的C++多线程代码使用
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    本简介介绍如何在搭载RK3588 NPU的设备上编写和优化高效的C++多线程代码，以充分利用硬件加速能力。 在使用RK3588的NPU进行C++多线程编程时，需要确保正确配置环境并编写适当的代码来充分利用硬件加速器的功能。这通常涉及创建多个线程以并发执行任务，并通过适当地调度这些线程来优化性能和效率。 为了实现这一目标，开发者首先应该熟悉RK3588 NPU的架构及其API接口。接下来，可以开始设计多线程应用，确保每个线程都能有效地利用NPU资源进行计算密集型操作。同时，在编写代码时应注意同步机制的设计以避免数据竞争问题，并保证程序运行稳定可靠。 此外，性能优化也是关键环节之一，包括但不限于内存管理、缓存利用率等方面的考量。通过合理安排任务调度和负载均衡策略，可以让整个系统在多线程环境下达到最佳工作状态。
     
  • 基于HIK工业相机的YOLOv5转TensorRT后推理源码及数据.zip
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    本资源包含使用HIK工业相机的YOLOv5模型转换为TensorRT后的推理代码和相关数据集。适合需要高性能实时目标检测的应用场景。 提供了一个名为“基于使用HIK工业相机进行YOLOv5转TensorRT后推理源码+数据.zip”的完整代码包，确保可以运行。该资源包含了将YOLOv5模型转换为TensorRT并用于HIK工业相机的推理所需的所有源代码和相关数据文件。