RK3588部署YOLOv8视频目标检测教程

RK3588部署YOLOv8视频目标检测教程

rk3588部署yolov8视频目标检测教程 项目地址: https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/35a8c

本资源文件提供了一个详细的教程，指导如何在RK3588平台上部署YOLOv8进行视频目标检测。教程涵盖了从环境配置、模型训练、模型转换到最终部署的全过程。

内容概述

1. 环境配置

   • 在电脑端配置Python环境，安装YOLOv8和ONNX。
   • 配置RK3588上的OpenCV环境。

2. 模型训练

   • 下载YOLOv8官方代码并进行训练。
   • 根据自定义数据集修改配置文件。

3. 模型转换

   • 将训练好的模型从PyTorch格式转换为ONNX格式。
   • 进一步将ONNX模型转换为RKNN格式，以便在RK3588上运行。

4. RK3588部署

   • 在RK3588上编译OpenCV。
   • 部署C++推理代码，实现视频目标检测。

使用说明

1. 环境配置

   • 按照教程中的步骤，在电脑端和RK3588上分别配置所需的环境。

2. 模型训练

   • 下载YOLOv8代码并进行训练，根据自定义数据集调整配置文件。

3. 模型转换

   • 将训练好的模型转换为ONNX格式，再转换为RKNN格式。

4. RK3588部署

   • 在RK3588上编译OpenCV，并部署推理代码，实现视频目标检测。

注意事项

• 教程中涉及的软件版本和依赖库可能需要根据实际情况进行调整。
• 在模型转换和部署过程中，可能会遇到一些依赖库缺失或版本不兼容的问题，需要根据错误提示进行排查和解决。

通过本教程，您将能够在RK3588平台上成功部署YOLOv8进行视频目标检测，实现高效的目标识别任务。

rk3588部署yolov8视频目标检测教程 项目地址: https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/35a8c