yolov5目标检测在rk3588
时间: 2025-03-26 10:10:40 浏览: 33
### YOLOv5 目标检测 RK3588 实现方法
#### 环境准备
在RK3588平台上部署YOLOv5模型之前,需先完成环境配置工作。这包括安装必要的依赖库以及设置好Python虚拟环境等基础准备工作[^1]。
#### 获取并调整YOLOv5源码
下载官方发布的YOLOv5仓库至本地计算机,并依据具体需求对网络架构做出适当改动以适应硬件特性或追求更高效率的表现形式。对于希望加速推理过程的情况来说,可以考虑替换默认使用的`SiLU`激活函数为`ReLU`来减少计算复杂度从而达到更好的性能表现[^3]。
#### 编译工具链的选择与应用
针对不同操作系统(如Android/Linux),应选用对应的构建脚本来编译适用于目标设备的应用程序。例如,在Linux环境下可执行名为`build-linux.sh`的Shell脚本;而对于打算移植到安卓系统的项目,则应该调用另一个命名为`build-android.sh`的脚本文件来进行交叉编译操作[^4]。
#### 部署流程概述
- **加载预训练权重**:从互联网获取预先训练好的YOLOv5权重文件。
- **转换模型格式**:如果必要的话,还需要借助特定工具将原始PyTorch版本转化为能在嵌入式处理器上更有效工作的其他框架下的表示方式,比如ONNX或是TensorRT。
- **集成NPU支持**:充分利用Rockchip芯片内置神经处理单元(NPU),通过API接口让算法能够直接访问底层硬件资源,进而显著加快预测速度。
- **编写应用程序逻辑**:创建一个简单的命令行界面或者图形用户界面(GUI)以便于交互式地输入待测图片/视频流路径及参数设定选项。
```bash
# 安装依赖项
pip install -r requirements.txt
# 下载预训练模型
wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v7.0/yolov5s.pt
# 修改模型中的激活函数 (假设已克隆了yolov5仓库)
sed -i 's/SiLU/ReLU/g' models/*.py
# 构建适合RK3588 Linux系统的二进制文件
./build-linux.sh
```
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