如何快速部署深度学习模型：RKNN Model Zoo 完整指南 🚀
【免费下载链接】rknn_model_zoo 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rk/rknn_model_zoo
RKNN Model Zoo 是基于 RKNPU SDK 开发的深度学习模型部署项目，提供了主流算法从模型导出到推理部署的全流程示例，支持 Rockchip 全系列 NPU 芯片（RK3562/3566/3568/3588/3576 等），涵盖物体检测、图像分割、OCR、语音处理等 20+ 实用场景。
📚 项目核心价值：3 大优势助力开发者
1. 一站式部署体验
无需从零构建推理流程！项目已为各模型提供 Python API（examples/yolov8/python/）和 C++ 接口（examples/mobilenet/cpp/），直接调用即可完成从图像输入到结果输出的全链路推理。
2. 丰富的预适配模型库
包含 YOLO 系列（v5/v8/v10/yolo11）、Segment Anything、CLIP 等热门模型，每个模型均提供：
- 预训练权重（examples/yolov8/model/）
- 转换脚本（examples/yolov8/python/convert.py）
- 推理示例（examples/yolov8/python/yolov8.py）
3. 硬件针对性优化
针对 Rockchip NPU 特性深度优化，部分模型推理速度提升 30%+，如 YOLOv8 在 RK3588 上实现 60FPS 实时检测 ⚡
⚡ 5 分钟快速上手：以 YOLOv8 为例
1️⃣ 环境准备
# 克隆仓库
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/rk/rknn_model_zoo
cd rknn_model_zoo
# 安装依赖
pip install -r docs/requirements_cp38.txt
2️⃣ 模型获取与转换
# 进入 YOLOv8 目录
cd examples/yolov8
# 下载预训练模型（自动下载 yolov8n.pt）
./model/download_model.sh
# 转换为 RKNN 格式（支持 NPU 加速）
python python/convert.py --model_path model/yolov8n.onnx --output model/yolov8n.rknn
3️⃣ 运行推理示例
# Python 推理（输出检测结果图像）
python python/yolov8.py --model model/yolov8n.rknn --image model/bus.jpg
# C++ 推理（需先编译）
cd cpp && mkdir build && cd build
cmake .. && make
./yolov8_demo ../../model/yolov8n.rknn ../../model/bus.jpg
运行成功后，可在当前目录看到检测结果： 
图：RKNN Model Zoo 中 YOLOv8 在公交车图像上的检测效果，精准识别行人、车辆等目标
📊 热门模型性能对比
| 模型 | 输入尺寸 | RK3588 推理速度 | 精度（COCO） |
|---|---|---|---|
| YOLOv8n | 640x640 | 62 FPS | 37.3 mAP |
| YOLOv10n | 640x640 | 75 FPS | 38.5 mAP |
| YOLO11n | 640x640 | 82 FPS | 39.0 mAP |
性能数据来自 examples/yolo11/model_comparison/，实际效果因硬件配置略有差异
🛠️ 高级应用场景
图像分割：YOLOv8-Seg
通过 examples/yolov8_seg/ 实现像素级目标分割，支持 80 类物体的轮廓提取，可应用于自动驾驶、工业质检等场景。
多模态识别：CLIP
利用 examples/clip/ 实现"图像-文本"跨模态匹配，支持以文搜图功能，如输入"一只狗"自动从图库中检索狗的图像。
语音处理：MMS-TTS
通过 examples/mms_tts/ 实现端到端语音合成，支持 100+ 种语言，输出自然流畅的语音文件（examples/mms_tts/output.wav）。
📖 官方资源与支持
- 详细文档：docs/Compilation_Environment_Setup_Guide.md
- 常见问题：FAQ.md（包含模型转换失败、推理速度慢等解决方案）
- 数据集准备：datasets/COCO/（提供 COCO 子集及下载脚本）
🎯 适合人群
- 嵌入式 AI 开发者（快速落地模型到边缘设备）
- 深度学习爱好者（零门槛体验 NPU 加速魅力）
- 企业级项目团队（降低 Rockchip 平台部署成本）
现在就克隆项目，开启你的 NPU 加速之旅吧！无论是安防监控、智能硬件还是机器人视觉，RKNN Model Zoo 都能成为你高效开发的得力助手 🚀
【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
