文件列表:

CMakeLists.txt (1538, 2022-07-04)
build.sh (1046, 2022-07-04)
images (0, 2022-07-04)
images\bus_640_448.bmp (860214, 2022-07-04)
include (0, 2022-07-04)
include\drm_func.h (1365, 2022-07-04)
include\postprocess.h (1029, 2022-07-04)
include\rga_func.h (796, 2022-07-04)
include\rknn_api.h (18390, 2022-07-04)
model (0, 2022-07-04)
model\coco_80_labels_list.txt (621, 2022-07-04)
model\mul_input (0, 2022-07-04)
model\mul_input\rknn1 (0, 2022-07-04)
model\mul_input\rknn1\rv1126 (0, 2022-07-04)
model\mul_input\rknn1\rv1126\yolov5n_640_448.rknn (2066521, 2022-07-04)
model\mul_input\rknn1\yolov5n_640_448.onnx (7509121, 2022-07-04)
model\preprocess_mul_input (0, 2022-07-04)
model\preprocess_mul_input\rknn1 (0, 2022-07-04)
model\preprocess_mul_input\rknn1\rv1126 (0, 2022-07-04)
model\preprocess_mul_input\rknn1\rv1126\yolov5n_640_448.rknn (2074024, 2022-07-04)
model\preprocess_mul_input\rknn1\yolov5n_640_448.onnx (7510565, 2022-07-04)
model\preprocess_single_input (0, 2022-07-04)
model\preprocess_single_input\rknn1 (0, 2022-07-04)
model\preprocess_single_input\rknn1\rv1126 (0, 2022-07-04)
model\preprocess_single_input\rknn1\rv1126\yolov5n_640_448.rknn (2013744, 2022-07-04)
model\preprocess_single_input\rknn1\yolov5n_640_448.onnx (7500340, 2022-07-04)
model\single_input (0, 2022-07-04)
model\single_input\rknn1 (0, 2022-07-04)
model\single_input\rknn1\rv1126 (0, 2022-07-04)
model\single_input\rknn1\rv1126\yolov5n_640_448.rknn (2011873, 2022-07-04)
model\single_input\rknn1\yolov5n_640_448.onnx (7496724, 2022-07-04)
python (0, 2022-07-04)
python\inference_utils.py (8377, 2022-07-04)
python\transform_utils.py (4224, 2022-07-04)
python\yolov5_inference.py (2090, 2022-07-04)
python\yolov5_inference_utils.py (5463, 2022-07-04)
src (0, 2022-07-04)
... ...

## 编译环境 - demo 参照 1.7.1中的 examples 将次工程放到 examples下 - 修改 CMakeLists.txt 中 opencv 路径 - ./build.sh ``` include_directories("/home/lichangyuan/soft_tool/vbox_env/opt_env/armhf/opencv/include/opencv4") set(OpenCV_DIR /home/lichangyuan/soft_tool/vbox_env/opt_env/armhf/opencv/lib/cmake/opencv4) find_package(OpenCV REQUIRED) ``` ## C API 运行 ### rv1126 中 C API 推理多输入模型 - `cd rknn_yolov5_demo ` - 命令 `./rknn_yolov5_demo ` - model 表示所要推理的模型 - image 表示所要推理的图片 - inputs_pass_through 为 0 或 1 ,表示推理的模型添加预处理层时为 1 其余为 0 - 推理单输入模型 `./rknn_yolov5_demo model/single_input/rknn1/rv1126/yolov5n_***0_448.rknn images/bus_***0_448.bmp 0` - 推理多输入模型 `./rknn_yolov5_demo model/mul_input/rknn1/rv1126/yolov5n_***0_448.rknn images/bus_***0_448.bmp 0` - 推理单输入加预处理模型 `./rknn_yolov5_demo model/preprocess_single_input/rknn1/rv1126/yolov5n_***0_448.rknn images/bus_***0_448.bmp 1` - 推理多输入加预处理模型 `./rknn_yolov5_demo model/preprocess_mul_input/rknn1/rv1126/yolov5n_***0_448.rknn images/bus_***0_448.bmp 1` ## python API 在 PC 模推理模型 - 到 pthon 目录下 `cd python` - 运行 yolov5_inference.py 脚本 参数 --format 表示推理的模型类型可以为 rknn 或 onnx --mul_input 推理多输入时加上这个参数即可 --model_path 所推理模型路径 --preprocess 推理添加预处理层的模型时加上这个参数 ### 用 rknn_toolkit1 在 PC 模拟器推理 rknn 模型 - 单输入输入的 rknn 模型 `python yolov5_inference.py --format=rknn --model_path=../model/single_input/` - 多输入的 rknn 模型 `python yolov5_inference.py --format=rknn --model_path=../model/mul_input/ --mul_input` - 单输入加预处理层的 rknn 模型 `python yolov5_inference.py --format=rknn --model_path=../model/preprocess_single_input/ --preprocess` - 多输入加预处理层的 rknn 模型 `python yolov5_inference.py --format=rknn --model_path=../model/preprocess_mul_input/ --preprocess --mul_input` ### onnxruntime 推理 onnx 模型 - 单输入的 onnx 模型 `python yolov5_inference.py --format=onnx --model_path=../model/single_input/` - 多输入的 onnx 模型 `python yolov5_inference.py --format=onnx --model_path=../model/mul_input/ --mul_input` - 单输入加预处理层的 onnx 模型 `python yolov5_inference.py --format=onnx --model_path=../model/preprocess_single_input/ --preprocess` - 多输入加预处理层的 onnx 模型 `python yolov5_inference.py --format=onnx --model_path=../model/preprocess_mul_input/ --preprocess --mul_input`

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