RK3588部署YOLOv8资源文件介绍
本资源文件提供了在RK3588平台上部署YOLOv8的完整指南和相关代码。通过本资源，您可以学习如何在RK3588开发板上成功部署和运行YOLOv8模型，从而实现目标检测功能。
内容概述
- 环境配置：
- 电脑端：Ubuntu 20.04，rknn-toolkit2：1.5.2，Python：3.8
- 开发板：Orange Pi 5，Ubuntu 22.04.3 LTS Jammy，Python：3.10.12
- 模型导出：
- 使用Rockchip官方提供的代码，将PyTorch模型直接转换为TorchScript格式，无需通过ONNX中间格式。
- 提供了详细的步骤和代码示例，确保模型转换过程顺利进行。
- 模型转换：
- 将TorchScript模型进一步转换为RKNN格式，以便在RK3588上运行。
- 提供了配置文件和转换脚本，确保模型转换成功。
- 模型测试：
- 提供了使用ADB连接开发板进行测试的方法。
- 提供了测试代码和示例，确保模型在开发板上正常运行。
使用方法
- 克隆代码仓库：
- 使用提供的代码仓库地址，克隆相关代码到本地。
- 模型导出：
- 按照指南中的步骤，将YOLOv8模型导出为TorchScript格式。
- 模型转换：
- 使用提供的配置文件和转换脚本，将TorchScript模型转换为RKNN格式。
- 模型测试：
- 使用提供的测试代码，在开发板上运行模型，验证其功能。
注意事项
- 确保开发板和电脑端的环境配置正确，避免因环境问题导致部署失败。
- 在模型转换过程中，注意检查配置文件和转换脚本的参数设置，确保与实际模型匹配。
- 在测试过程中，确保开发板与电脑的连接稳定，避免因连接问题导致测试失败。
通过本资源文件，您可以轻松地在RK3588平台上部署YOLOv8模型，实现高效的目标检测功能。