yolov8自己训练部署RK3588
时间: 2025-01-17 17:45:57 浏览: 58
### YOLOv8在RK3588上的训练与部署
#### 修改配置文件适应自定义数据集
为了使YOLOv8模型适配特定的应用场景,在`/ultralytics/cfg/models/v8/yolov8.yaml`第5行需调整为待检测的目标类别数。这一改动确保了网络结构能正确处理不同种类的对象分类任务[^3]。
```yaml
nc: 80 # 将此数值替换为你自己的类目数目
```
#### 准备环境并安装依赖库
针对RK3588平台,建议参照官方提供的[RKNN Model Zoo](https://github.com/rockchip-linux/rknn_model_zoo/tree/master/install/rk3588_linux_aarch64)[^1]文档来设置开发环境。这其中包括但不限于Python版本的选择以及必要的第三方包管理工具pip的更新等操作。
#### 转换模型至RKNN格式
完成上述准备工作之后,下一步就是利用Rockchip给出的例子程序[rknn_yolov8_demo](https://github.com/rockchip-linux/rknn_model_zoo/blob/main/install/rk3588_linux_aarch64/rknn_yolov8_demo)作为指导,把经过预训练或者自行微调后的PyTorch版YOLOv8权重转换成专用于RK系列芯片加速推理使用的`.rknn`文件格式。具体命令如下:
```bash
python3 convert.py --model yolov8.pth --output yolov8.rknn
```
这里假设已经有一个名为`yolov8.pth`的checkpoint存在;实际应用时应根据实际情况指定正确的输入路径。
#### 实现旋转目标检测功能
对于需要支持倾斜角度识别的任务来说,则可以参考专门介绍如何基于YOLOv8框架实现在RK3588平台上执行旋转框预测的文章[^2]。文中不仅涵盖了理论背景知识讲解,还提供了完整的源码片段供开发者学习借鉴。
通过以上几个方面的努力,便可以在RK3588硬件基础上成功搭建起一套高效稳定的视觉感知解决方案,满足诸如无人机航拍跟踪、安防摄像头智能分析等多种行业需求。
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