嵌入式linux部署Yolo
时间: 2023-10-22 17:06:22 浏览: 386
嵌入式linux部署Yolo需要以下步骤:
1. 在嵌入式设备上安装Linux系统,可以选择一些轻量级的发行版,如OpenWrt、Buildroot等。
2. 安装必要的依赖库,如OpenCV、CUDA等。
3. 下载Yolo源码,并编译生成可执行文件。
4. 准备测试图片或视频,并运行Yolo可执行文件进行目标检测。
需要注意的是,由于嵌入式设备的计算资源有限,可能需要对Yolo模型进行裁剪或量化,以提高检测速度和降低内存占用。
相关问题
zynq7010 部署yolo
Zynq7010是一款基于Cortex-A9芯片的SoC,可用于嵌入式系统和嵌入式应用程序。如果要在Zynq7010上部署YOLO,需要进行以下步骤:
1.安装并配置开发环境:在Zynq7010上部署YOLO需要安装交叉编译器和Linux操作系统。安装交叉编译器可以使用工具链,在编译YOLO时可以将工具链路径指定为编译选项。安装Linux操作系统需要选择适合Zynq7010的版本,并将其安装到开发板上。
2.下载和编译YOLO:下载官方的YOLO源代码,解压缩后使用交叉编译器进行编译。编译的过程需要指定交叉编译器和目标平台,以确保编译正确。
3.准备测试数据:将需要识别的图像或视频文件复制到Zynq7010开发板上,并确保文件路径正确。
4.运行YOLO:在Zynq7010上使用终端或SSH连接到开发板,进入YOLO的目录结构。使用以下命令运行YOLO:
./darknet detect cfg/yolo.cfg yolo.weights data/image.jpg
其中,yolo.cfg是YOLO的配置文件,yolo.weights是训练好的权重文件,data/image.jpg是需要识别的图像文件路径。
5.分析结果:运行YOLO后,将会输出检测到的物体信息,包括物体种类、置信度以及位置信息。通过分析这些结果,可以判断YOLO的准确性和运行效率。
总之,要在Zynq7010上部署YOLO需要进行以下几个步骤:安装和配置开发环境、下载和编译YOLO、准备测试数据、运行YOLO以及分析结果。这些步骤需要一定的技术水平和经验,建议有专业技术人员指导完成。
rk3588部署yolo
### RK3588平台上的YOLO模型部署方法
#### 准备工作
为了在RK3588平台上成功部署YOLO模型,需准备相应的硬件环境和软件工具链。确保已安装Linux操作系统并配置好Python开发环境。
#### 模型训练与转换
对于YOLO系列模型,在完成训练之后需要将其转化为适合RK3588执行的格式——即RKNN文件。具体过程涉及从原始框架导出ONNX中间表示再进一步编译成RKNN格式[^1]:
```bash
# 将PyTorch(.pt)模型转为ONNX格式
python export_onnx.py --weights yolov8n.pt --img-size 640 --batch-size 1
# 使用官方提供的脚本将ONXX模型转换为RKNN格式
./tools/convert_rknn.sh -m yolov8n.onnx -o yolov8n.rknn
```
#### 部署到RK3588设备
一旦获得了RKNN格式的目标检测模型,则可以通过调用特定API接口实现推理功能。下面给出了一种基于命令行的方式启动YOLO V5实例化服务的例子[^2]:
```python
import argparse
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--model_path', type=str, required=True, help='path to .rknn model')
parser.add_argument('--target', default="rk3588", choices=['rv1109','rv1126','rk3566','rk3568','rk3588'],help='target device')
args = parser.parse_args()
# 加载模型并设置参数...
```
另外一种更简便的方法是利用ROS(Robot Operating System)中的`roslaunch`指令快速加载预设好的launch file来简化整个流程[^3]:
```shell
roslaunch rknn_ros yolov5.launch chip_type:=RK3588
```
通过上述方式之一即可实现在RK3588嵌入式计算单元上高效运行YOLO算法进行物体识别的任务需求。
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