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原创 DeepSeek R1本地Linux服务器Docker部署＜实现网页访问/本地终端访问＞完整教程

本文为DeepSeek R1本地Docker部署<实现网页访问/本地终端访问>教程，应该是优快云中r1本地化部署最为全面的博客，欢迎读者评论交流。

2025-02-20 16:36:25 1309

原创【YOLO11部署至RK3588】模型训练→转换RKNN→开发板部署

最近，原YOLOv8团队发布了新的检测算法：YOLO11，算是和YOLOv10前后脚了，v10最大的特点是去除了NMS处理，YOLO11的亮点则是采用了全新的C3k2模块与C2PSA层，因此想从模型训练开始试试其最终部署效果，以下为正文。

2024-11-16 12:20:56 5302 22

原创【YOLOv10部署RK3588】模型训练→转换RKNN→开发板部署

最近清华发布了不需要NMS的YOLO检测算法：YOLOv10，感觉挺新奇，准备尝试一下，并部署到国产RK3588开发板测试下效果。此前博主已经发布过YOLOv8n的相关内容，，其实具体实现方法都是差不多的，所以内容直接从YOLOv8中copy过来，具体不同细节再详细论述。

2024-11-11 20:26:46 2724 6

原创【MobileNetv2图像分类部署至RK3588】模型训练→转换RKNN→开发板部署

近期需要做一个针对分类图像的模型，并部署到RK3588公版的开发板上，可选择的有而瑞芯微的部署demo：rknn_model_zoo中可以看到，并没有yolov8的图像分类demo，只有ResNet和MobileNet的demo。因此为了省事，就按照瑞芯微的方法来，看了下其官网ONNX模型示例的大小，ResNet比MobileNet大了一个数量级，根据经验，肯定模型越小运行速度越快，因此选择MobileNet进行分类任务。

2024-09-15 14:51:17 2311 4

原创【YOLOv8seg部署RK3588】模型训练→转换RKNN→开发板部署

近期做了一个Mobilenetv2图像分类的开发板部署项目，但考虑到图像分类不足以满足实际项目需求，因此需要实例分割进行部署，而之前使用YOLOv8的目标检测完成了部署，所以一并选择YOLOv8的seg。另外，为什么图像分类没有采用YOLOv8呢？因为瑞芯微官方仓库中关于图像分类项目只有Mobilenetv2和ResNet50v2的demo，当然，图像分类的后处理比较简单，如果有需要，想统一用一套的YOLOv8目标检测&图像分类&实例分割，可以自己简单写一个后处理流程即可。

2024-09-08 11:04:32 4693 16

原创【YOLOv8部署至RK3588】模型训练→转换RKNN→开发板部署

之前博主发布过YOLOv8转RKNN模型并在开发板上部署的流程，但是遇到了许多问题，发现很难修补，遂决定在官方项目下进行模型转换与部署（之前的转换是在Github个人博主的项目下进行的）OK，进入正题，模型转换需要以下工具：ultralytics_yolov8、rknn_model_zoo、rknn-toolkit2，现在详细介绍这三者的关系。以上三个文件均与模型训练无关，而是用于模型转换的，其中，ultralytics_yolov8文件不是必需的，但最好还是下载一份，原因后面会讲；。

2024-08-27 21:00:31 12858 98

原创 Ubuntu20.04实现右键“在终端中打开（Open in terminator）”功能

Ubuntu20.04实现右键“在终端打开（Open in terminator）”功能。

2024-08-12 18:05:45 2357 4

原创 YOLOv8n部署RK3588开发板全流程（PT→ONNX→RKNN模型转换、板端后处理检测）

小白博主，第一次写博客记录自己YOLOv8n部署RK3588开发板的全流程，记录下踩的所有坑，欢迎交流。本篇主要参考博主@山水无移-ZhangQian的文章，如有需要，可自行查看参考。欢迎各位小伙伴评论交流。

2024-07-31 21:03:28 7803 18

A_l_b_ert的博客