rk3588部署yolov10
时间: 2025-02-22 18:29:24 浏览: 70
### 部署YOLOv10于RK3588平台
#### 准备工作
为了确保YOLOv10能够在RK3588平台上顺利部署,需先完成一系列准备工作。这包括但不限于安装必要的依赖库以及设置开发环境。对于ROS的快速安装可以采用简化指令来加速这一过程[^1]。
#### 安装RKNN Toolkit Lite
针对RK3588硬件特性优化过的模型通常会借助RKNN工具包来进行转换和推理。因此,在开始之前应当确认已经正确安装了RKNN Toolkit Lite版本,并验证其可用性:
```python
from rknnlite.api import RKNNLite
rknn = RKNNLite()
```
这段Python脚本用于测试RKNNLite API接口是否能够正常初始化实例对象,以此判断SDK安装状况良好[^3]。
#### 转换YOLOv10模型至RKNN格式
由于YOLOv10并非官方支持的标准架构之一,可能需要自定义调整网络结构并将其转化为`.rknn`文件形式以便后续调用。具体操作涉及使用RKNN Converter工具处理原始训练好的权重参数文件(通常是`.pt`或`.onnx`),生成适用于嵌入式设备执行的目标二进制数据集。
假设已经有了适配后的YOLOv10 ONNX模型,则可以通过如下命令行实现最终转换步骤:
```bash
./tools/rknn_converter --input_model yolov10.onnx \
--output_dir ./model/ \
--dataset_path /path/to/calibration/images/
```
注意这里指定了输入模型路径、输出目录位置还有校准图片集合所在地址作为额外选项传递给converter程序[^2]。
#### 执行推理预测流程
一旦拥有了准备就绪的RKNN模型之后就可以编写应用程序代码片段读取图像样本并通过加载上述创建出来的`.rknn`资源实施物体识别任务了。下面给出了一段简单的例子展示如何利用C++或者Shell脚本来启动demo应用并传参指定待测图档与预训练模型的位置关系。
```cpp
// C++ Example Code Snippet
#include <iostream>
int main(int argc, char* argv[]) {
std::string modelPath = "./model/yolov10-640-640.rknn";
std::string imagePath = "./test_images/sample.jpg";
// Call function to perform inference using the given .rknn file and image.
}
```
或是更简便的方式直接通过shell script一键运行示例项目:
```bash
./rknn_yolov5_demo ./model/yolov10-640-640.rknn ./images/test_image.jpg
```
以上就是关于在RK3588芯片组之上移植YOLOv10算法框架的大致指导方针。
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