【米尔RK3576开发板评测】+项目名称百度飞桨PP-YOLOE

2025-2-15 17:14:38 1563 瑞芯微

0 一、简介 PP-YOLOE是百度基于其之前的PP-YOLOv2所改进的卓越的单阶段Anchor-free模型，超越了多种流行的YOLO模型。PP-YOLOE，有更高的检测精度且部署友好。 PP-YOLOE基于anchor-free的架构，使用强大的backbone和neck，引入了CSPRepResStage，ET-head 和动态标签分配算法TAL。针对不同应用场景，提供了不同大小的模型。即s/m/l/x，可以通过width multiplier和depth multiplier配置。PP-YOLOE避免了使用诸如Deformable Convolution或者Matrix NMS之类的特殊算子，以使其能轻松地部署在多种多样的硬件上。二、激活Toolkit环境进入Toolkit conda 三、准备模型 3.1、首先找到PPYOLOE的例程文件路径，运行命令下载相应的ONNX模型。 ./download_model.sh 3.2、使用Toolkit2工具，在PC端将ONNX模型转换成为RKNN模型。 python convert.py ../model/ppyoloe_s.onnx rk3576 i8 ../model/ppyoloe_s.rknn 3.3、程序编译，将转换后RKNN模型，编译成为RK3576能够运行的文件。 bash ./build-linux.sh -t rk3576 -a aarch64 -d ppyoloe 四、RK3576运行 4.1、将编译后的文件上传至开发板中 4.2、打开文件路径，授权rknn_ppyoloe_demo文件权限 chmod 777 rknn_ppyoloe_demo 4.3、运行程序，想要检测识别的图片 ./rknn_ppyoloe_demo ./model/ppyoloe_s.rknn ./model/bus.jpg 检测结果如图所示： 0 本主题由从前有座_山于 2025-2-16 20:07 添加图标推荐
2025-2-15 17:14:38　　评论淘帖0 举报相关推荐 • 【米尔RK3576开发板评测】+项目名称值得购买的米尔RK3576开发板 2245 • 【米尔RK3576开发板评测】+项目名称RetinaFace人脸检测 1547 • 【米尔RK3576开发板评测】+项目名称YOLOV5目标检测 1291 • 【米尔RK3576开发板评测】+项目名称3、使用rknn 进行图像检测 934 • 【米尔RK3576开发板评测】+项目名称 1：入门准备 1319 • 百度飞桨PP-YOLOE ONNX 在LabVIEW中的部署推理(含源码) 2081 • 【米尔RK3576开发板评测】+项目名称【米尔RK3576开发板评测】一个视频和你共同认识一下米尔RK3576开发板 1457 • 【米尔RK3576开发板评测】+项目名称米尔RK3576开发板人脸疲劳检测代码测试 1884 • 【米尔RK3576开发板评测】带你初步了解米尔RK3576这块开发板 2394 • 米尔RK3576开发板特惠活动！ 1981