Yolov5-6.0项目部署及自用Pytorch模型转换rknn模型在RK3568 Linux(Debian)平台上的应用

作者:十万个为什么2024.01.18 00:17浏览量:12

简介:本教程将详细介绍如何将Yolov5-6.0项目部署到RK3568 Linux平台上,以及如何将自用的Pytorch模型转换为rknn模型,并使用Qt进行部署,以实现NPU推理加速的摄像头目标识别。本文适合对深度学习和目标识别感兴趣的新手阅读。

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部署Yolov5-6.0项目到RK3568平台的过程相对复杂,需要一定的编程和系统管理经验。以下是详细的步骤:
第一步:安装依赖
在Debian系统上,我们需要安装一些必要的依赖,包括Python,pip,virtualenv等。可以通过以下命令进行安装:

  1. sudo apt-get update
  2. sudo apt-get install python3 python3-pip python3-dev
  3. sudo pip3 install virtualenv

第二步:克隆Yolov5-6.0项目
使用git克隆Yolov5-6.0项目的代码:

  1. git clone https://github.com/yolov5/yolov5.git

第三步:配置环境变量
在.bashrc文件中添加以下内容:

  1. export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/path/to/yolov5

然后运行source ~/.bashrc使配置生效。
第四步:安装依赖库
在yolov5目录下运行以下命令:

  1. pip install -r requirements.txt

第五步:运行训练和推理任务
在yolov5目录下运行以下命令:

  1. python3 detect.py --weights yolov5s.pt --img 640 --conf 0.2 --save-txt --source path_to_image_or_video_file

以上命令将运行Yolov5模型进行目标检测,并将结果保存到txt文件中。可以根据实际情况修改参数,如weights表示模型权重文件,img表示输入图片大小,conf表示目标置信度阈值等。
至此,我们已经完成了Yolov5-6.0项目的部署。接下来我们将介绍如何将自用的Pytorch模型转换为rknn模型并在RK3568平台上使用Qt进行部署。

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