在RK3588上部署YOLOv8：从模型转换到量化剪枝的完整指南

在RK3588上部署YOLOv8：从模型转换到量化剪枝的完整指南

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引言：边缘计算的挑战与RK3588的机遇

随着边缘计算需求的爆发式增长，如何将先进的目标检测模型部署到嵌入式设备成为关键挑战。Rockchip推出的RK3588芯片凭借6TOPS NPU算力和丰富接口，成为边缘AI的热门选择。本文将手把手讲解如何在RK3588上部署YOLOv8，并深入探讨模型量化、剪枝与蒸馏等优化技巧。

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一、环境准备与工具链搭建

1.1 硬件准备

• RK3588开发板（推荐Rock5B或Firefly ITX-3588J）
• USB Type-C数据线（用于ADB调试）
• 支持CUDA的PC开发机（用于模型转换）

1.2 软件环境

# PC端开发环境
conda create -n rk3588 python=3.8
pip install ultralytics==8.2.0 onnx==1.14.0 rknn-toolkit2==1.6.0

# 开发板端环境
sudo apt install libopencv-dev python3-opencv

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二、模型转换三部曲

2.1 PyTorch -> ONNX 转换

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.pt')  # 官方预训练模型
model.export(format='onnx'