rk3588部署yolov11
时间: 2025-01-20 14:04:50 浏览: 137
### RK3588平台部署YOLOv11模型指南
#### 一、环境准备
为了成功在RK3588平台上部署YOLOv11模型,需先搭建合适的开发环境。确保已安装Linux操作系统版本适用于aarch64架构,并配置好Python解释器以及必要的依赖库[^2]。
#### 二、获取预训练模型文件
访问官方资源仓库或其他可信渠道下载针对RKNN优化过的YOLOv11模型权重文件(.pt或.rknn),这一步骤对于后续转换至关重要[^1]。
#### 三、模型转换工具链设置
利用`rknn-toolkit`完成PyTorch到RKNN格式的高效转化过程。通过命令行执行如下操作来安装最新版toolkit:
```bash
pip install rknn-toolkit==0.9.7
```
接着按照项目文档说明调整参数选项以适配具体应用场景需求。
#### 四、编写推理程序代码样例
下面给出一段简单的Python脚本用于加载并运行经过转换后的YOLOv11模型实例:
```python
from rknn.api import RKNNLite
if __name__ == '__main__':
# 初始化RKNN Lite对象
rknn_lite = RKNNLite()
# 加载编译好的模型
ret = rknn_lite.load_rknn('./yolov11.rknn')
if ret != 0:
print('Load RKNN model failed!')
exit(ret)
# 设置输入数据(此处仅为示意,实际应用中应替换为真实图片路径)
img_path = './test.jpg'
with open(img_path,'rb') as f:
input_data=f.read()
outputs=rknn_lite.inference(inputs=[input_data])
...
```
上述代码片段展示了如何创建一个轻量级接口来进行图像识别任务处理流程。
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