C++实现在RK3588/RK3588S上的YOLOv5s高效推理Demo

该资源为一个压缩包文件，文件名为"使用c++在rk3588-3588s上运行的yolov5s简单demo(142帧-s).zip"，包含了一系列文件和代码，用于在rk3588和rk3588s硬件平台上使用C++运行YOLOv5s模型的简单演示。YOLOv5s是一个流行的实时对象检测系统，它体积小速度快，适用于边缘设备如rk3588和rk3588s处理器，这两者是基于RK3588系统级芯片(SoC)。 YOLOv5s使用了轻量级的设计，使得在NPU（神经网络处理单元）上运行时，可以通过使用激活函数如ReLU（Rectified Linear Unit）来进一步优化性能，增加推理帧率。ReLU函数是一种激活函数，它在正数区间内保持信号不变，在负数区间内将信号置零，对于提升网络性能具有显著效果。 该演示使用了线程池来异步操作RKNN（Rockchip Neural Network）模型，这样可以提高NPU的利用率，从而提升整体的推理帧数。线程池是一种多线程技术，其中一组已创建的线程可以被重复使用来执行多个任务。在这个案例中，使用线程池可以有效地在rk3588/rk3588s平台上处理模型计算，以达到更高的性能和效率。 为了使用该演示，系统需要安装OpenCV库，它是用于计算机视觉的开源库，包含了广泛的图像处理和分析工具。用户需要下载提供的测试视频文件，并将其存放在项目根目录下。之后通过运行build-linux_RK3588.sh脚本来编译项目。为了获得最佳性能和稳定性，推荐以root用户权限运行performance.sh脚本。 编译完成后，进入install目录并运行命令 "./rknn_yolov5_demo 模型所在路径 视频所在路径/摄像头序号"，来启动YOLOv5s模型的推理过程。演示程序会显示视频内容，并在视频帧中识别出检测到的对象。 在部署应用方面，用户可以参考include/rkYolov5s.hpp文件中的rkYolov5s类来构建自己的RKNN模型类。rkYolov5s.hpp文件中定义了一个C++类，这个类封装了YOLOv5s模型的运行，用户可以通过这个类的接口与模型交互。 该资源的标签包括"c++"、"rk3588"、"yolov5"和"rk3588s"，说明这是一个针对C++语言和特定硬件平台（rk3588和rk3588s）的项目，主要目的是在这些平台上运行YOLOv5s模型，进行实时视频分析和对象检测。 文件名称列表中出现的"rknn-cpp-Multithreading-main"暗示了主要代码和演示是围绕C++和多线程技术构建的，特别是针对RKNN模型和使用多线程以提升性能。此外，该文件结构可能还包括了关于RK3588/RK3588s处理器平台的特定部署指南和配置文件，确保模型能够在该硬件上成功运行。