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不知道为什么上一篇文章没有显示出来:【EASY EAI Nano人工智能开发套件试用体验】RKNN YOLOV5 例程测试及横向对比
由于向设备透传运行需要adb连接,docker提供响应支持比较复杂,这个就不在 docker里面安装。由于主机之前安装过rknn2,在python中也是使用rknn关键词,因此两个rknn组件是冲突的,安装rknn1会直接覆盖掉rknn2.
py依赖
rknn toolkit依赖
python opencv 依赖:
下载包:
解压 rknn_toolkit-1.7.3-cp38-cp38-linux_x86_64.whl 出来,校验
安装whl(覆盖了原本安装的rknn2) pip3 install rknn_toolkit-1.7.3-cp38-cp38-linux_x86_64.whl -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
测试是否安装成功,在python3环境下: from rknn.api import RKNN
在目录 rknn-toolkit/examples/onnx/yolov5 下,执行:
python3 test.py
把开发板接入PC,然后检查设备id
adb devices
根据 Rockchip_Quick_Start_RKNN_Toolkit_V1.7.3_CN 文档修改对应 test.py :
rknn.config(reorder_channel='0 1 2', mean_values=[[0, 0, 0]], std_values=[[255, 255, 255]], optimization_level=3, target_platform = 'rv1126', output_optimize=1, quantize_input_node=QUANTIZE_ON) ... ret = rknn.init_runtime('rv1126', device_id='...')
整个过程约莫花费3分钟,不过主机并不会有太高占用。而Running model的过程 更是一瞬间就结束。
结果
发布
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