¶ RKNN 编程
环境与工具：
- x86_64 ubuntu22.04主机一台
- YY3588 开发板一台
- YY3588标配电源一个
- USB typeA 转 typeC 调试线一根
¶ 1 准备工作
¶ 1.1 硬件准备
YY3588开发板接上电源接口和adb调试接口，adb 另一端接上ubuntu22.04主机；如下图：
¶ 1.2 开发环境准备
¶ 1.2.1 安装 Python3.10
# 提示：使用普通用户即可
$ sudo apt update
$ sudo apt search python3.10
# 选择一个安装即可
$ sudo apt install xxx
# 检查安装是否成功
$ python --version
¶ 1.2.2 安装 adb
$ sudo apt install adb
# 查看开发板信息，出现开发板信息说明安装成功
$ adb devices
List of devices attached
e917a56d5822e215 device
¶ 1.2.3 下载 RKNN 相关仓库
$ mkdir yyt_RKNN_Projects
$ cd yyt_RKNN_Projects
$ mv /path/to/rknn-toolkit2 /path/to/rknn_model_zoo -t ./
¶ 1.2.4 安装依赖库和 RKNN-Toolkit2
-
查看是否安装
# 没有报错则为已经安装（已经安装可以跳过此章节） $ python $ from rknn.api import RKNN -
安装
$ cd yyt_RKNN_Projects/rknn-toolkit2/rknn-toolkit2 $ pip install -r packages/x86_64/requirements_cp310-2.3.0.txt $ pip install -r packages/x86_64/rknn_toolkit2-2.3.0-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
¶ 1.2.5 安装编译工具
$ sudo apt install cmake
¶ 2 简单推理
¶ 2.1 准备模型
$ cd yyt_RKNN_Projects/rknn_model_zoo/examples/yolov5/model
# 可以自己下载模型，也可以使用我们下载好的模型，在RKNN相关仓库资料里面
$ ./download_model.sh
# 下载好的模型路径 model/yolov5s_relu.onnx
¶ 2.2 模型转换
$ cd yyt_RKNN_Projects/rknn_model_zoo/examples/yolov5/python
$ python convert.py ../model/yolov5s_relu.onnx rk3588 i8 ../model/yolov5s_relu.rknn
¶ 2.3 运行 Python Demo
$ cd Projects/rknn_model_zoo/examples/yolov5/python
# 将RKNN相关仓库资料里面的adbd.zip推送到板端
$ unzip adbd.zip
$ adb push adbd/linux-aarch64/adbd /usr/bin/adbd
$ adb shell "chmod +x /usr/bin/adbd"
$ adb reboot
# 等待板子启动后
$ sudo adb kill-server
# 调试命令
## 连板调试
$ adb shell "restart_rknn.sh"
$ python yolov5.py --model_path ../model/yolov5s_relu.rknn --target rk3588 --img_save
## 主机调试
$ python yolov5.py --model_path ../model/yolov5s_relu.onnx --img_save
两种调试结果的输出图片均在result目录下面，默认输入有2张照片（bus.jpg、women.jpg）
- before
- after
¶ 2.4 运行 C Demo
// TO DO