rk3588 yolov8 语义分割

### RK3588平台上的YOLOv8语义分割实现和配置 #### 一、环境准备 为了在RK3588平台上成功部署YOLOv8进行语义分割，需先搭建合适的开发环境。这通常涉及安装Linux操作系统（如Ubuntu），以及必要的依赖库，比如CUDA、cuDNN等用于加速计算的工具包。由于RK3588具备强大的NPU单元，在编译模型前应确认已正确安装对应的SDK版本。 #### 二、模型转换 YOLOv8原生支持PyTorch框架下的训练与推理流程。然而针对嵌入式设备的应用场景，则推荐将预训练好的权重文件通过ONNX作为中间表示形式导出[^1]。具体操作如下： ```bash from ultralytics import YOLO model = YOLO('path/to/yolov8n-seg.pt') # 加载官方提供的预训练模型 success = model.export(format='onnx', imgsz=640, simplify=True) # 导出为简化后的.onnx格式 ``` 上述命令会基于指定尺寸(此处设为640x640像素大小)，把原始.pth格式转化为更易于移植至不同硬件架构上的通用描述——即ONNX格式，并开启图优化选项以提升性能表现。 #### 三、量化处理 考虑到实际应用场景中对资源消耗的要求较高，可以考虑采用INT8量化技术来减少内存占用量的同时保持较高的精度水平。此过程同样可以通过Python脚本完成: ```python import onnxruntime as ort from onnxruntime.quantization import quantize_dynamic, QuantType quantized_model_path = "yolov8_seg_quantized.onnx" quantize_dynamic(model_input=model_onnx, model_output=quantized_model_path, per_channel=True, reduce_range=False, weight_type=QuantType.QInt8) ``` 这段代码片段展示了如何利用`onnxruntime`库内的API接口执行动态范围内的整数化工作，从而获得更适合于边缘端使用的紧凑型模型版本。 #### 四、集成部署 最后一步就是要把经过前述步骤调整过的YOLOv8-Segmentation模型加载到RK3588芯片内部运行起来。鉴于该款处理器内置有专门设计用来加速神经网络运算效率的专用模块(NPU)，因此建议优先选用由瑞芯微官方维护的支持库来进行最终封装。例如借助rknn-toolkit2工具链能够轻松达成目的： ```cpp #include <iostream> #include "rknn_api.h" int main() { rknn_context ctx; const char* modelPath = "./yolov8_seg_quantized.rknn"; /* 初始化 */ int ret = rknn_init(&ctx, modelPath, 0, 0, NULL); if (ret < 0){ std::cerr << "Failed to init rknn context." << std::endl; exit(-1); } // ...省略部分初始化参数设置... /* 执行推断 */ float input_data[] = {/* 输入图像数据 */}; rknn_tensor_attr output_attrs[OUTPUT_SIZE]; void *outputs[OUTPUT_SIZE]; ret = rknn_inputs_set(ctx, INPUT_COUNT, inputs); if(ret >= 0){ ret = rknn_run(ctx, nullptr); } if(ret >= 0){ ret = rknn_outputs_get(ctx, OUTPUT_SIZE, outputs, output_attrs); } // 处理输出... } ``` 以上C++程序段落给出了一个简单的例子说明怎样调用RKNNT API函数序列完成从创建上下文对象直至获取预测结果整个周期的操作逻辑。当然根据项目需求还可以进一步扩展功能特性，像加入图形界面交互组件或是视频流实时分析等功能。