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Yolo-v5 demo
导出rknn模型步骤
请参考 https://github.com/airockchip/rknn_model_zoo/tree/main/models/CV/object_detection/yolo
注意事项
- 使用rknn-toolkit2版本大于等于1.4.0。
- 切换成自己训练的模型时,请注意对齐anchor等后处理参数,否则会导致后处理解析出错。
- 官网和rk预训练模型都是检测80类的目标,如果自己训练的模型,需要更改include/postprocess.h中的OBJ_CLASS_NUM以及NMS_THRESH,BOX_THRESH后处理参数。
- demo需要librga.so的支持,编译使用请参考 https://github.com/airockchip/librga
- 由于硬件限制,该demo的模型默认把 yolov5 模型的后处理部分,移至cpu实现。本demo附带的模型均使用relu为激活函数,相比silu激活函数精度略微下降,性能大幅上升。
Android Demo
编译
根据指定平台修改 build-android_<TARGET_PLATFORM>.sh
中的Android NDK的路径 ANDROID_NDK_PATH
,<TARGET_PLATFORM>可以是RK3566_RK3568, RK3562或RK3588 例如修改成:
ANDROID_NDK_PATH=~/opt/tool_chain/android-ndk-r17
然后执行:
./build-android_<TARGET_PLATFORM>.sh
推送执行文件到板子
连接板子的usb口到PC,将整个demo目录到 /data
:
adb root
adb remount
adb push install/rknn_yolov5_demo /data/
运行
adb shell
cd /data/rknn_yolov5_demo/
export LD_LIBRARY_PATH=./lib
./rknn_yolov5_demo model/<TARGET_PLATFORM>/yolov5s-640-640.rknn model/bus.jpg
Aarch64 Linux Demo
编译
根据指定平台修改 build-linux_<TARGET_PLATFORM>.sh
中的交叉编译器所在目录的路径 TOOL_CHAIN
,例如修改成
export TOOL_CHAIN=~/opt/tool_chain/gcc-9.3.0-x86_64_aarch64-linux-gnu/host
然后执行:
./build-linux_<TARGET_PLATFORM>.sh
推送执行文件到板子
将 install/rknn_yolov5_demo_Linux 拷贝到板子的/userdata/目录.
- 如果使用rockchip的EVB板子,可以使用adb将文件推到板子上:
adb push install/rknn_yolov5_demo_Linux /userdata/
- 如果使用其他板子,可以使用scp等方式将install/rknn_yolov5_demo_Linux拷贝到板子的/userdata/目录
运行
adb shell
cd /userdata/rknn_yolov5_demo_Linux/
export LD_LIBRARY_PATH=./lib
./rknn_yolov5_demo model/<TARGET_PLATFORM>/yolov5s-640-640.rknn model/bus.jpg
Note: Try searching the location of librga.so and add it to LD_LIBRARY_PATH if the librga.so is not found on the lib folder. Using the following commands to add to LD_LIBRARY_PATH.
export LD_LIBRARY_PATH=./lib:<LOCATION_LIBRGA.SO>
视频流Demo运行命令参考如下:
- h264视频
./rknn_yolov5_video_demo model/<TARGET_PLATFORM>/yolov5s-640-640.rknn xxx.h264 264
注意需要使用h264码流视频,可以使用如下命令转换得到:
ffmpeg -i xxx.mp4 -vcodec h264 out.h264
- h265视频
./rknn_yolov5_video_demo model/<TARGET_PLATFORM>/yolov5s-640-640.rknn xxx.hevc 265
注意需要使用h265码流视频,可以使用如下命令转换得到:
ffmpeg -i xxx.mp4 -vcodec hevc out.hevc
- rtsp视频流
./rknn_yolov5_video_demo model/<TARGET_PLATFORM>/yolov5s-640-640.rknn <RTSP_URL> 265
注意
- 需要根据系统的rga驱动选择正确的librga库,具体依赖请参考: https://github.com/airockchip/librga
- rk3562 目前仅支持h264视频流
- rtsp 视频流Demo仅在Linux系统上支持,Android上目前还不支持