香橙派5使用内置NPU加速yolov5推理
时间: 2025-06-29 12:23:14 浏览: 10
### 配置环境
为了使 Orange Pi 5 的 NPU 加速 YOLOv5 推理,需要配置特定的开发环境。这通常涉及安装必要的库和支持工具链。
#### 安装依赖项
首先,确保操作系统是最新的并安装基础包:
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
sudo apt-get install build-essential cmake git libopencv-dev python3-pip -y
pip3 install numpy opencv-python
```
#### 获取 YOLOv5 和支持文件
下载官方 YOLOv5 源码以及所需的权重文件:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip3 install -r requirements.txt
wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.0/yolov5s.pt
```
### 启用 NPU 支持
Orange Pi 5 使用 Rockchip RK3588 芯片组,其内建有神经网络处理器(NPU)。要激活此功能,需编译适用于该架构的 TensorFlow Lite 或 PyTorch Mobile 版本,并集成至项目中。
#### 设置 OneDNN 库
由于 OneDNN 提供高效的深度学习计算优化[^3],建议将其作为底层框架的一部分引入。具体操作如下:
1. 下载最新版本的一维 DNN;
2. 构建静态链接库;
3. 将生成的 `.a` 文件复制到项目的 `lib` 目录下;
注意:对于 ARM 平台上的构建选项,请参阅官方文档获取详细的交叉编译指南。
### 编写推理代码
编写 Python 脚本来加载模型并对图像执行预测。这里提供了一个简单的例子:
```python
import torch
from pathlib import Path
import cv2
# Load model with NPU support enabled
device = 'npu' if torch.npu.is_available() else 'cpu'
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='yolov5s.pt').to(device)
def detect_objects(image_path):
img = cv2.imread(str(Path.cwd()/image_path))
results = model(img).show()
if __name__ == "__main__":
detect_objects("data/images/bus.jpg")
```
上述脚本假设已经成功设置了 NPU 环境变量并且能够识别设备。如果遇到任何问题,则可能需要进一步调整设置或确认驱动程序是否正确安装。
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