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本文记录了依靠RK官网的文档#xff0c;一步步搭建环境到最终在rk3566上把yolov5 模型跑起来。最终实现的效果如下#xff1a;
在rk3566 板端运行如下app#xff1a;
./rknn_yolov5_demo model/RK356X/yolov5s-640-640.rknn model/bus.jpg其中yolov5s-640-640.r…一、简介
本文记录了依靠RK官网的文档一步步搭建环境到最终在rk3566上把yolov5 模型跑起来。最终实现的效果如下
在rk3566 板端运行如下app
./rknn_yolov5_demo model/RK356X/yolov5s-640-640.rknn model/bus.jpg其中yolov5s-640-640.rknn是模型文件bus.jpg是输入给模型的图像数据 输入图像 输出识别结果
其中console输出如下
post process config: box_conf_threshold 0.25, nms_threshold 0.45
Read model/bus.jpg ...
img width 640, img height 640
Loading mode...
sdk version: 1.4.0 (a10f100eb2022-09-09T09:07:14) driver version: 0.8.2
model input num: 1, output num: 3index0, nameimages, n_dims4, dims[1, 640, 640, 3], n_elems1228800, size1228800, fmtNHWC, typeINT8, qnt_typeAFFINE, zp-128, scale0.003922index0, name334, n_dims4, dims[1, 255, 80, 80], n_elems1632000, size1632000, fmtNCHW, typeINT8, qnt_typeAFFINE, zp77, scale0.080445index1, name353, n_dims4, dims[1, 255, 40, 40], n_elems408000, size408000, fmtNCHW, typeINT8, qnt_typeAFFINE, zp56, scale0.080794index2, name372, n_dims4, dims[1, 255, 20, 20], n_elems102000, size102000, fmtNCHW, typeINT8, qnt_typeAFFINE, zp69, scale0.081305
model is NHWC input fmt
model input height640, width640, channel3
once run use 95.224000 ms
loadLabelName ./model/coco_80_labels_list.txt
person (114 235 212 527) 0.819099
person (210 242 284 509) 0.814970
person (479 235 561 520) 0.790311
bus (99 141 557 445) 0.693320
person (78 338 122 520) 0.404960
loop count 10 , average run 91.414500 ms下面简单记录实现过程
二、实现步骤
2.1、环境准备
参考官网的例子最好使用python3.8rknn_yolov5_demo 使用的glibc 库是2.29
2.2、编译app
参考官网的例子rknn_yolov5_demo 使用的glibc 库是2.29
将install目录拷贝到windows
2.3、在板子运行
在windows 搭建tftp server因为nfs server 一直出现各种问题所以我只能使用tftp了无奈tftpd64 下载地址https://bitbucket.org/phjounin/tftpd64/wiki/Download%20Tftpd64
运行tftp64设置共享路径
linux 端自带一个tftp 软件可以使用它从windows下载所需的文件这里是一份tftp 下载的脚本
该脚本将windows 的文件下载到mnt/rknn 目录下
tftp -g -l /mnt/rknn/model/coco_80_labels_list.txt -r model/coco_80_labels_list.txt 192.168.8.101
tftp -g -l /mnt/rknn/lib/librga.so -r lib/librga.so 192.168.8.101
tftp -g -l /mnt/rknn/lib/librknnrt.so -r lib/librknnrt.so 192.168.8.101
tftp -g -l /mnt/rknn/model/RK356X/yolov5s-640-640.rknn -r model/RK356X/yolov5s-640-640.rknn 192.168.8.101
tftp -g -l /mnt/rknn/modelbus.jpg -r model/bus.jpg 192.168.8.101
tftp -g -l /mnt/rknn/rknn_yolov5_demo -r rknn_yolov5_demo 192.168.8.101
