rk3588部署yolo11 使用npu
时间: 2025-01-07 08:31:21 浏览: 650
### 部署YOLOv11到RK3588并使用NPU加速
#### 主机开发环境准备
为了能够在RK3588平台上成功部署YOLOv11模型,并通过NPU进行加速,首先需要准备好主机端的开发环境。这一步骤涉及安装必要的工具包和依赖项。
- 安装Python 3.x版本及其pip管理器。
- 使用`pip install rknn-toolkit2`命令来安装最新版的Rockchip RKNN Toolkit2[^3]。该工具主要用于将原始神经网络模型转换成适用于瑞芯微处理器系列(包括RK3588)的优化格式——即`.rknn`文件。
#### 准备YOLOv11模型
由于YOLOv11并非官方标准命名,假设这里指的是某个特定版本或变体的YOLO模型,则需先获取对应的ONNX或其他支持格式的预训练权重文件。如果目标是从头开始训练一个新的检测模型,请参照YOLO项目文档完成这一过程后再继续后续操作。
对于已经存在的YOLOv11 ONNX模型:
```bash
cd /path/to/rknn-toolkit2/examples/onnx/
cp yolov5_template/ ./yolov11_project -r
```
上述指令创建了一个新的工作目录用于处理即将被移植至RK3588的目标YOLOv11模型实例[^2]。请注意替换实际路径名以适应个人情况。
#### 转换模型为.RKNN格式
进入新建立的工作空间后,编辑配置脚本使它能够识别所使用的具体YOLO架构参数。接着执行如下命令来进行模型转换:
```python
from rknn.api import RKNN
if __name__ == '__main__':
# 初始化RKNN对象
rknn = RKNN()
# 设置日志级别和其他选项...
# 导入ONNX模型
ret = rknn.load_onnx(model='./model/yolov11.onnx')
if ret != 0:
print('Load ONNX model failed!')
exit(ret)
# 构建RKNN模型
ret = rknn.build(do_quantization=True, dataset='./dataset.txt')
if ret != 0:
print('Build RKNN model failed!')
exit(ret)
# 保存RKNN模型
ret = rknn.export_rknn('./yolov11.rknn')
if ret != 0:
print('Export RKNN model failed!')
exit(ret)
print("Model conversion completed.")
```
这段代码展示了如何加载一个预先定义好的YOLOv11 ONNX模型,并将其编译为目标平台兼容的形式存储下来作为`.rknn`二进制文件[^1]。
#### 设备侧应用编写与测试
最后,在RK3588设备上构建应用程序调用已生成的`.rknn`模型。可以基于C/C++ API (RKNPU2) 或者 Python API(RKNN ToolKit-Lite2),取决于具体的编程偏好和技术栈需求。
例如,采用Python接口快速验证模型性能的方法可能是这样的:
```python
import cv2
from rknnlite.api import RKNNLite
def main():
rknn_lite = RKNNLite()
# Load the .rknn file into memory.
ret = rknn_lite.init_runtime(rknn_path='yolov11.rknn')
if ret != 0:
print('Init runtime environment failed.')
return
img = cv2.imread('test.jpg') # Read an image to test.
outputs = rknn_lite.inference(inputs=[img])
...
```
此段程序片段说明了怎样初始化轻量级推理引擎并将图像输入给之前导出过的YOLOv11模型进行预测运算。
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