rockchip_rknn_yolov5
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20 hours ago •
shaoshengsong
shaoshengsong
yolov5 detector using rockchip rknn in C++
模型导出环境
rknn-toolkit 1.7.1
部署环境
设备测试环境：RV1126
交叉编译环境：Ubuntu18.04
当一个yolov5_6.2模型训练完成后
模型导出
1 pt模型 转 onnx
进入rockchip_rknn_yolov5\yolov5_6.2_export目录
执行
python export.py --weights yolov5s_v6.2.pt --img 640 --batch 1 --include onnx torchscript
yolov5s_v6.2.pt 是自己训练的模型
会生成onnx模型
2 onnx模型 转 rknn
进入rockchip_rknn_yolov5\yolov5_6.2_export目录
执行
python yolov562_to_rknn_3_4.py
C++ 部署
YOLOv562Detector.cpp
YOLOv562Detector.h
test_image.cc
文件所在路径rockchip_rknn_yolov5\C++\yolov5_62
使用方法
test_image "/userdata/yolov5s_v6.2_output3_4.rknn" 80 640
1 模型路径 /userdata/yolov5s_v6.2_output3_4.rknn
2 模型推理类别个数 80
3 模型输入大小 640
shaoshengsong