yolov10 orangepi5plus rknn3588 零基础到视频实时推理

最新推荐文章于 2025-07-18 13:39:42 发布

原创最新推荐文章于 2025-07-18 13:39:42 发布 · 928 阅读

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#YOLO

部署运行你感兴趣的模型镜像

引言

继上次开发yolov10穿插了其它项目，过了好几个月后才继续开发，且更新了硬件
前面的开发流程可参考前一篇文章，本文章主要介绍yolo模型训练好的后续环节

参考大纲

请添加图片描述
以上为之前整理的大纲，可以参考实现，以下记录一些坑

参考连接

yolov10模型训练

yolov10模型训练项目文件
- 具体使用可参考之前的文件介绍
-

pt转onnx

瑞芯微仓库pt转onnx项目文件

与第一个项目文件同名，重命名项目名 yolov10pt2onnx
main分支
项目环境与第一个相同
将训练得到的*.pt(best.pt)文件,放入 yolov10pt2onnx 文件夹下，无需其它修改
执行命令得到best.onnx模型 yolo export model=best.pt format=rknn opset=13 simplify
- 可参考项目文件夹下的RKNN_README_CN.md
- 使用在线模型查看工具Netron查看模型输出
- 1×3×640×640（三种类别，训练模型图像输入640×640，OUTPUST 6个成功，否则失败）

onnx转rknn

rknn-toolkit2 v2.3.0项目文件

vm虚拟机安装miniconda 创建toolkit2环境conda create -n toolkit2 python=3.8
激活toolkit2环境conda activate toolkit2
进入文件夹cd ./rknn-toolkit2/packages/x86_64(若直接部署到板端arm，则进rknn-toolkit2/packages/arm64下)
终端配置环境
- pip install -r requirements_cp38-2.3.0.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
- pip install rknn_toolkit2-2.3.0-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
rknn_model_zoo v2.3.0下载
进入rknn_model_zoo/examples 拷贝文件夹yolov10,重命名为yolov10_my
将转换好的*.onnx模型放入examples/yolov10_my/model文件夹下
阅读文件夹下 $RE A D ME . m d$
- ```
  cd python
  python convert.py <onnx_model> <TARGET_PLATFORM> <dtype(optional)> <output_rknn_path(optional)>
  # such as: 
  python convert.py ../model/yolov10n.onnx rk3588
  # output model will be saved as ../model/yolov10.rknn
```
- cd python
- python convert.py best.onnx rk3588
- 同级目录下查看输出的模型文件best.rknn

rknn模型使用

使用虚拟机adb连接板端，推送生成的文件，可节省板端空间，比起直接板端部署复杂，各有优劣

板端直接布署

下载rknn_model_zoo v2.3.0

文件修改

修改标签或自定义标签
修改标签数量、可修改阈值
修改标签地址
修改生成文件附加文件
🆗
进入rknn_model_zoo目录

# 编译yolov10_my
sudo bash ./build-linux.sh -t rk3588 -a aarch64 -d yolov10_my
# 进入目录
cd install/rk3588_linux_aarch64/rknn_yolov10_my_demo
# 使用模型推理图片
cd .. && cd rknn_yolov10_my_demo && export LD_LIBRARY_PATH=./lib && ./rknn_yolov10_demo model/trybest.rknn bus.jpg

查看out.png
以上已可以实现图片推理

adb部署

基本流程同板端直接布署一至
vm ubuntu 下载rknn_model_zoo v2.3.0
usb接板端连接到vm ubuntu

安装使用adb，登录orangepi5plus

# 具体使用就不详细说明了，可自行搜索
# 安装adb 
sudo apt update
sudo apt -y install adb
# 查看 abd设备及服务
adb devices
lsusb
# 推送生成的模型到板端
adb push install/rk3588_linux_aarch64/rknn_yolov10_my_demo /rknn/rknn_yolov10_my_demo
# 可通过adb shell登录板端ubuntu系统
adb shell
# 使用模型推理图片
cd /rknn/rknn_yolov10_my_demo
cd .. && cd rknn_yolov10_my_demo && export LD_LIBRARY_PATH=./lib && ./rknn_yolov10_demo model/trybest.rknn bus.jpg	
# 剩余步骤相同