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rknn最新视觉报道_rknn opencv(2024年11月全程跟踪)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

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𐟚€RK3588算法部署大揭秘！ 𐟎‰瑞芯微RK3588算法部署来啦！无论你是算法小白还是资深开发者，这里都能满足你的需求。𐟒ꊊ𐟓Œ支持型号广泛，包括RK3588、RV1106、RK3568等rknpu2系列，让你的算法轻松迁移到瑞芯微平台。 𐟎兩𘨧„算法移植无压力： - 图像分类：shufflenetv2、mobilenetv3等高效模型等你来试。 - 语义分割：deeplabv3系列、unet系列，让你的图像分割更精准。 - 目标检测：yolov5、yolov6等系列，实时检测目标，提升效率。 𐟔禈‘们还提供强大技术支持： 0️⃣ 从零开始，手把手教你如何移植模型。 1️⃣ onnx、pytorch、paddle模型到rknn轻松转换。 2️⃣ python仿真，c、c++部署，性能更上一层楼。 3️⃣ 后处理加速，针对设备特性优化模型结构。 4️⃣ 多线程并行加速，充分利用npu性能。 5️⃣ 模型量化技术，提升模型精度和性能。 6️⃣ 定制化接口开发，满足你的各种需求。 7️⃣ 问题答疑，随时为你解答技术难题。 𐟚€快来加入我们，一起探索RK3588算法部署的奥秘吧！

YOLOV8-seg部署指南𐟔劦ƒ𓨦将YOLOV8-seg部署在瑞芯微的RK3568或RK3588板子上？以下是详细的步骤指南：模型转换 𐟓ˆ 首先，将你训练好的PT模型转换为ONNX模型。使用官方提供的转换代码，只需将模型路径指向你的PT模型即可： yolo export model=path/to/best.pt format=onnx 环境配置 𐟌 接下来，前往GitHub下载瑞芯微官方提供的环境配置代码。根据你的电脑版本和Python版本，找到对应的arm64_requirements_cp38.txt文件并进行安装： pip install -r arm64_requirements_cp38.txt 安装完成后，再安装whl文件： pip install packages/rknn_toolkit2-1.5.0+1fa95b5c-cp38-cp38-linux_x86_64.whl 模型转换 𐟔„ 在rknn_model_zoo/examples/yolov8_seg/model/目录下，修改coco_80_labels_list.txt文件，将类别改为你的训练集类别。然后，进入python文件夹，找到convert.py文件，并修改DATASET_PATH路径，指向你的数据集图片名称和subset文件。 DATASET_PATH = '../../../datasets/COCO/coco_subset_20.txt' 运行convert.py代码，将YOLOV8-seg的ONNX模型转换为RKNN模型： python convert.py ../model/yolov8s-seg.onnx rk3568 编译C++代码 𐟓‘ 最后，返回到rknn_model_zoo的根目录，运行以下代码进行C++代码的编译： #yolov8 #RK3568 #RK3588 编译完成后，你的YOLOV8-seg模型就可以在RK3568或RK3588板子上运行了。希望这些步骤能帮助你顺利部署YOLOV8-seg模型！𐟚€

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