[中文]在RK3888上使用YoloV5
前言 因为讯飞车换了主控,所以需要重新部署一下模型在RK3588上面,写来给学弟们以后用。 顺便一提,这个板子真他妈恶心啊我操。 部署分为三个部分,训练,转换与推理,我们一步一步来。 训练 选择你的版本 因为很多神秘的原因,我们不得不使用某一特定版本输出的权重文件才能够在最后一步推理的时候成功,所以这一步至关重要,需要这个仓库的内容。 airockchip/yolov5: YOLOv5 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite (github.com) 值得注意的是你需要在这个仓库下训练。 关于环境安装的问题就不在此赘述了,这搞不懂后面你也看不懂。 预处理你的数据 对于讯飞比赛而言,我们并不需要模型具有良好的泛化性,换言之,可以尽情地使用各种数据增强的方法而完全不在乎过拟合的问题,故我们的输入只需要每个classes五张图片即可。 相关代码在我自己的github仓库里面 qwqpap/auto_maker (git…