rk3588部署yolo12

在 RK3588 硬件平台上部署 YOLOv12 模型需要进行一系列步骤，包括环境准备、模型转换以及优化推理设置。以下是详细的部署流程： ### 1. 准备开发环境 确保 RK3588 平台的系统环境已经配置好，通常推荐使用 Linux（如 Ubuntu）作为操作系统，并安装必要的软件包和依赖项。这包括 Python、PyTorch 和 Ultralytics YOLO 的相关库。 ```bash # 安装 Python 依赖 pip install torch torchvision torchaudio pip install ultralytics ``` ### 2. 获取并处理 YOLOv12 模型 下载预训练的 YOLOv12 模型权重文件，或根据需求自行训练模型。YOLOv12 模型通常以 `.pt` 或 `.onnx` 格式存储。 ```python from ultralytics import YOLO # 加载预训练的 YOLOv12 模型 model = YOLO("yolov12s.pt") # 替换为你的模型路径 ``` ### 3. 将模型转换为 ONNX 格式 为了在 RK3588 上运行，YOLOv12 模型需要转换为 ONNX 格式，以便后续优化和部署。 ```python # 导出模型为 ONNX 格式 model.export(format="onnx") # 输出文件为 'yolov12s.onnx' ``` ### 4. 使用 RKNN Toolkit 进行量化和优化 Rockchip 提供了 RKNN Toolkit 工具链，用于将模型转换为 RKNN 格式，并进行量化优化，以提高推理速度并减少内存占用。 ```bash # 安装 RKNN Toolkit pip install rknn-toolkit2 ``` 使用 RKNN Toolkit 将 ONNX 模型转换为 RKNN 格式，并进行量化优化： ```python from rknn.api import RKNN # 创建 RKNN 对象 rknn = RKNN() # 配置模型参数 rknn.config(mean_values=[[0, 0, 0]], std_values=[[255, 255, 255]], target_platform='rk3588') # 加载 ONNX 模型 rknn.load_onnx(model='yolov12s.onnx') # 构建 RKNN 模型 rknn.build(do_quantization=True, dataset='./dataset.txt') # 需要提供一个校准数据集 # 导出 RKNN 模型 rknn.export_rknn('yolov12s.rknn') ``` ### 5. 在 RK3588 上部署 RKNN 模型 将生成的 `.rknn` 文件复制到 RK3588 设备上，并使用 RKNN API 进行推理。 ```python # 初始化 RKNN 运行时 rknn = RKNN() ret = rknn.load_rknn('yolov12s.rknn') # 初始化运行时环境 ret = rknn.init_runtime() if ret != 0: print('Failed to initialize RKNN runtime') exit(ret) # 加载输入图像 import cv2 img = cv2.imread('test.jpg') img = cv2.resize(img, (640, 640)) # 调整输入尺寸 # 执行推理 outputs = rknn.inference(inputs=[img]) # 处理输出结果 print(outputs) ``` ### 6. 性能优化与多线程支持 如果需要支持多线程推理，可以参考类似以下的方法，在每个线程中创建独立的模型实例以保证线程安全[^2]。 ```python from threading import Thread def thread_safe_predict(image_path): """Predict on an image using a new YOLO model instance in a thread-safe manner; takes image path as input.""" local_model = YOLO("yolov12s.pt") results = local_model.predict(image_path) # Process results # Starting threads that each have their own model instance Thread(target=thread_safe_predict, args=("image1.jpg",)).start() Thread(target=thread_safe_predict, args=("image2.jpg",)).start() ``` ### 7. 测试与调优 在实际部署后，对模型进行测试以确保其准确性和性能满足要求。可以通过调整输入分辨率、量化精度等参数来进一步优化推理速度和资源占用。 ---