RKNN Model Zoo入门教程5个步骤轻松实现YOLO目标检测【免费下载链接】rknn_model_zoo项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rk/rknn_model_zooRKNN Model Zoo是一个专为瑞芯微RockchipNPU平台优化的深度学习模型集合提供了从模型下载、转换到部署的全流程工具链。本文将以YOLO11为例通过5个简单步骤教你如何在RKNN平台上快速实现高效的目标检测功能让AI新手也能轻松上手边缘计算应用开发。 准备工作环境搭建与依赖安装在开始之前需要确保你的系统满足以下环境要求操作系统Linux推荐Ubuntu 18.04Python版本3.8兼容性最佳核心依赖RKNN Toolkit、PyTorch、ONNX Runtime等快速安装依赖项目提供了预配置的依赖清单通过以下命令一键安装pip install -r docs/requirements_cp38.txt提示如果安装失败可尝试切换阿里镜像源pip install -r docs/requirements_cp38.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 步骤1获取项目代码与模型克隆仓库首先通过Git获取完整项目代码git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/rk/rknn_model_zoo cd rknn_model_zoo/examples/yolo11下载预训练模型进入YOLO11示例目录后执行模型下载脚本cd model ./download_model.sh该脚本会自动下载优化后的YOLO11模型n/s/m三个版本默认保存为yolo11n.onnx。这些模型针对RKNN平台进行了特殊优化相比官方模型在保持精度的同时提升了推理速度。 步骤2将ONNX模型转换为RKNN格式使用项目提供的转换工具将ONNX模型转换为瑞芯微NPU专用的RKNN格式cd ../python python convert.py ../model/yolo11n.onnx rk3588转换参数说明yolo11n.onnx输入的ONNX模型路径rk3588目标NPU平台支持RK3562/3566/3588等多种型号可选参数--dtype i8默认量化为int8提高速度或--dtype fp保持浮点精度转换完成后会在模型目录生成yolo11.rknn文件这就是我们需要的NPU模型。图优化前后的YOLO11模型输出结构对比右侧为RKNN优化模型将输出拆分为坐标、置信度和类别分数三个分支更适合NPU硬件加速 步骤3Python快速验证转换完成后可通过Python脚本快速验证模型效果python yolo11.py --model_path ../model/yolo11.rknn --target rk3588 --img_show关键参数说明--model_path指定RKNN模型路径--target运行平台如rk3588--img_show显示检测结果图像运行成功后会在终端输出检测到的目标信息类别、坐标、置信度并弹出图像窗口显示带检测框的结果。 步骤4Linux平台部署以RK3588为例编译C演示程序# 返回项目根目录 cd ../../../../ # 创建编译目录 mkdir build cd build # 配置编译选项 cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE../toolchain/linux/aarch64-linux-gnu.toolchain.cmake .. # 编译YOLO11演示程序 make -j8 rknn_yolo11_demo运行演示程序将编译好的程序和模型推送到开发板执行# 开发板上运行 cd /userdata/rknn_yolo11_demo export LD_LIBRARY_PATH./lib ./rknn_yolo11_demo model/yolo11.rknn model/bus.jpg检测结果会保存为out.png可通过adb pull命令取回查看。 步骤5查看与分析检测结果YOLO11在RKNN平台上的检测效果如下所示能精准识别图像中的行人、公交车等目标并标注置信度图YOLO11在RK3588平台上的实时检测结果蓝色框为检测边界框红色文字为类别和置信度对比不同YOLO版本的检测效果图YOLOv5在相同硬件上的检测结果可见YOLO11在精度和速度上均有提升预期输出示例终端会输出类似以下的检测结果person (108 236 224 535) 0.898 person (212 240 284 509) 0.847 bus (91 136 554 440) 0.948 总结与进阶通过以上5个步骤你已成功在RKNN平台上部署了YOLO11目标检测模型。该流程同样适用于其他YOLO系列模型如YOLOv5/YOLOv8等只需替换对应目录下的模型和代码即可。进阶建议模型优化尝试不同量化参数i8/u8/fp平衡速度与精度多平台适配参考examples/yolo11/README.md中的说明适配RK356x、RV1126等其他NPU平台二次开发基于C示例代码examples/yolo11/cpp/main.cc集成到实际应用中RKNN Model Zoo还提供了丰富的其他模型示例如PPOCR、RetinaFace等快去探索更多边缘AI应用可能性吧【免费下载链接】rknn_model_zoo项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rk/rknn_model_zoo创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 RKNN Model Zoo入门教程：5个步骤轻松实现YOLO目标检测
RKNN Model Zoo入门教程5个步骤轻松实现YOLO目标检测【免费下载链接】rknn_model_zoo项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rk/rknn_model_zooRKNN Model Zoo是一个专为瑞芯微RockchipNPU平台优化的深度学习模型集合提供了从模型下载、转换到部署的全流程工具链。本文将以YOLO11为例通过5个简单步骤教你如何在RKNN平台上快速实现高效的目标检测功能让AI新手也能轻松上手边缘计算应用开发。 准备工作环境搭建与依赖安装在开始之前需要确保你的系统满足以下环境要求操作系统Linux推荐Ubuntu 18.04Python版本3.8兼容性最佳核心依赖RKNN Toolkit、PyTorch、ONNX Runtime等快速安装依赖项目提供了预配置的依赖清单通过以下命令一键安装pip install -r docs/requirements_cp38.txt提示如果安装失败可尝试切换阿里镜像源pip install -r docs/requirements_cp38.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 步骤1获取项目代码与模型克隆仓库首先通过Git获取完整项目代码git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/rk/rknn_model_zoo cd rknn_model_zoo/examples/yolo11下载预训练模型进入YOLO11示例目录后执行模型下载脚本cd model ./download_model.sh该脚本会自动下载优化后的YOLO11模型n/s/m三个版本默认保存为yolo11n.onnx。这些模型针对RKNN平台进行了特殊优化相比官方模型在保持精度的同时提升了推理速度。 步骤2将ONNX模型转换为RKNN格式使用项目提供的转换工具将ONNX模型转换为瑞芯微NPU专用的RKNN格式cd ../python python convert.py ../model/yolo11n.onnx rk3588转换参数说明yolo11n.onnx输入的ONNX模型路径rk3588目标NPU平台支持RK3562/3566/3588等多种型号可选参数--dtype i8默认量化为int8提高速度或--dtype fp保持浮点精度转换完成后会在模型目录生成yolo11.rknn文件这就是我们需要的NPU模型。图优化前后的YOLO11模型输出结构对比右侧为RKNN优化模型将输出拆分为坐标、置信度和类别分数三个分支更适合NPU硬件加速 步骤3Python快速验证转换完成后可通过Python脚本快速验证模型效果python yolo11.py --model_path ../model/yolo11.rknn --target rk3588 --img_show关键参数说明--model_path指定RKNN模型路径--target运行平台如rk3588--img_show显示检测结果图像运行成功后会在终端输出检测到的目标信息类别、坐标、置信度并弹出图像窗口显示带检测框的结果。 步骤4Linux平台部署以RK3588为例编译C演示程序# 返回项目根目录 cd ../../../../ # 创建编译目录 mkdir build cd build # 配置编译选项 cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE../toolchain/linux/aarch64-linux-gnu.toolchain.cmake .. # 编译YOLO11演示程序 make -j8 rknn_yolo11_demo运行演示程序将编译好的程序和模型推送到开发板执行# 开发板上运行 cd /userdata/rknn_yolo11_demo export LD_LIBRARY_PATH./lib ./rknn_yolo11_demo model/yolo11.rknn model/bus.jpg检测结果会保存为out.png可通过adb pull命令取回查看。 步骤5查看与分析检测结果YOLO11在RKNN平台上的检测效果如下所示能精准识别图像中的行人、公交车等目标并标注置信度图YOLO11在RK3588平台上的实时检测结果蓝色框为检测边界框红色文字为类别和置信度对比不同YOLO版本的检测效果图YOLOv5在相同硬件上的检测结果可见YOLO11在精度和速度上均有提升预期输出示例终端会输出类似以下的检测结果person (108 236 224 535) 0.898 person (212 240 284 509) 0.847 bus (91 136 554 440) 0.948 总结与进阶通过以上5个步骤你已成功在RKNN平台上部署了YOLO11目标检测模型。该流程同样适用于其他YOLO系列模型如YOLOv5/YOLOv8等只需替换对应目录下的模型和代码即可。进阶建议模型优化尝试不同量化参数i8/u8/fp平衡速度与精度多平台适配参考examples/yolo11/README.md中的说明适配RK356x、RV1126等其他NPU平台二次开发基于C示例代码examples/yolo11/cpp/main.cc集成到实际应用中RKNN Model Zoo还提供了丰富的其他模型示例如PPOCR、RetinaFace等快去探索更多边缘AI应用可能性吧【免费下载链接】rknn_model_zoo项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rk/rknn_model_zoo创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考