rk3588推理加速

English | 简体中文

项目简介

本项目是基于 rknn-cpp-Multithreading 的改进版本，使用线程池来加速处理过程，并增加了详细的注释，帮助初学者更好地学习和使用。

主要特性

• 线程池加速：利用线程池技术，提高模型处理速度。
• 教育性注释：为代码中的关键部分添加了详细注释，方便初学者理解和学习。
• 开源基础：基于开源项目改进，继承并扩展其功能。

使用说明

要成功构建和运行此项目，您需要满足以下条件：

• 系统依赖：系统中必须安装有 OpenCV。
• 构建工具：使用 CMake 来构建项目。

模型信息

本项目使用了官方提供的模型，并通过以下工具进行转换：

• 模型转换工具：使用官方的 rknn-toolkit2 进行模型转换。

开始使用

1. 确保已安装 OpenCV 和 CMake。
2. 克隆仓库到本地：

   git clone https://github.com/wzxzhuxi/rknn-3588-npu-yolo-accelerate

3. 进入项目目录，并创建构建目录：

   cd rknn-3588-npu-yolo-accelerate-master
   mkdir build && cd build

4. 使用CMake构建项目：

   cmake ..
   make

5. 运行项目： 首先返回主文件夹

   cd ..
   ./yolov5_thread_pool 模型 视频源 线程数

   或者运行sh脚本

   ./yolorun.sh