RK3588部署YOLOv8视频目标检测教程
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
- 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。
- 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。
- 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。
- 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
- 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。
- 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。
- 模型转换
- 将训练好的模型转换为ONNX格式，再转换为RKNN格式。
- 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。