国产 无码 综合区,色欲AV无码国产永久播放,无码天堂亚洲国产AV,国产日韩欧美女同一区二区

rk3588下yolov5火焰識別圖片輸出log

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了rk3588下yolov5火焰識別圖片輸出log。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方,請大家不吝賜教,您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

post process config: box_conf_threshold = 0.25, nms_threshold = 0.45
Loading mode…
sdk version: 1.5.2 (c6b7b351a@2023-08-23T15:28:22) driver version: 0.9.3
model input num: 1, output num: 3
index=0, name=images, n_dims=4, dims=[1, 640, 640, 3], n_elems=1228800, size=1228800, w_stride = 640, size_with_stride=1228800, fmt=NHWC, type=INT8, qnt_type=AFFINE, zp=-128, scale=0.003922
index=0, name=output0, n_dims=4, dims=[1, 21, 80, 80], n_elems=134400, size=134400, w_stride = 0, size_with_stride=204800, fmt=NCHW, type=INT8, qnt_type=AFFINE, zp=-128, scale=0.003922
index=1, name=353, n_dims=4, dims=[1, 21, 40, 40], n_elems=33600, size=33600, w_stride = 0, size_with_stride=61440, fmt=NCHW, type=INT8, qnt_type=AFFINE, zp=-128, scale=0.003922
index=2, name=355, n_dims=4, dims=[1, 21, 20, 20], n_elems=8400, size=8400, w_stride = 0, size_with_stride=20480, fmt=NCHW, type=INT8, qnt_type=AFFINE, zp=-128, scale=0.003922
model is NHWC input fmt
model input height=640, width=640, channel=3
Read ./model/bus.jpg …
img width = 672, img height = 444
resize image with letterbox
once run use 37.597000 ms
loadLabelName ./model/coco_80_labels_list.txt
fire @ (73 0 505 329) 0.552941
save detect result to ./out.jpg
loop count = 10 , average run 28.974100 ms文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-839419.html

到了這里,關(guān)于rk3588下yolov5火焰識別圖片輸出log的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

本文來自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務(wù),不擁有所有權(quán),不承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。如若轉(zhuǎn)載,請注明出處: 如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實不符,請點擊違法舉報進(jìn)行投訴反饋,一經(jīng)查實,立即刪除!

領(lǐng)支付寶紅包贊助服務(wù)器費(fèi)用

相關(guān)文章

  • yolov5模型(.pt)在RK3588(S)上的部署(實時攝像頭檢測)

    github倉庫 所需: 安裝了Ubuntu20系統(tǒng)的RK3588 安裝了Ubuntu18的電腦或者虛擬機(jī) 一、yolov5 PT模型獲取 Anaconda教程 YOLOv5教程 經(jīng)過上面兩個教程之后,你應(yīng)該獲取了自己的 best.pt 文件 二、PT模型轉(zhuǎn)onnx模型 將 models/yolo.py 文件中的 class 類下的 forward 函數(shù)由: 改為: 將 export.py 文件中的

    2024年02月06日
    瀏覽(23)
  • 香橙派5 RK3588 yolov5模型轉(zhuǎn)換rknn及部署踩坑全記錄 orangepi 5

    香橙派5 RK3588 yolov5模型轉(zhuǎn)換rknn及部署踩坑全記錄 orangepi 5

    由于距離寫這篇文章過去很久,有的部分,官方已更新,請多結(jié)合其他人的看,并多琢磨、討論~ 另外打個小廣告: 博客 https://blog.vrxiaojie.top/ 歡迎大家前來做客玩耍,提出問題~~ 以后的文章都會在博客發(fā)布了,CSDN這邊可能這是最后一篇文章。 (1) 使用官方提供的Ubuntu鏡像:

    2024年02月05日
    瀏覽(28)
  • yolov5訓(xùn)練自己的pt文件,轉(zhuǎn)onnx,再轉(zhuǎn)成rknn,到RK3588開發(fā)板運(yùn)行測試

    yolov5訓(xùn)練好自己的模型,例如訓(xùn)練完后,名稱為best.pt,路徑為runs/exp/weights/best.pt。 采用detect.py文件驗證best.pt可以正常檢測目標(biāo),再進(jìn)行下一步工作。 修改utils/yolo.py文件的后處理部分,將class Detect(nn.Module) 類的子函數(shù)forward由 修改為: 注意:訓(xùn)練和檢測的時候,yolo.py文件應(yīng)

    2024年02月01日
    瀏覽(19)
  • yolov5訓(xùn)練pt模型并轉(zhuǎn)換為rknn模型,部署在RK3588開發(fā)板上——從訓(xùn)練到部署全過程

    yolov5訓(xùn)練pt模型并轉(zhuǎn)換為rknn模型,部署在RK3588開發(fā)板上——從訓(xùn)練到部署全過程

    目錄 一、任務(wù)介紹 二、實驗過程 2.1 使用正確版本的yolov5進(jìn)行訓(xùn)練(平臺:x86機(jī)器windows系統(tǒng)) 2.2 best.pt轉(zhuǎn)換為best.onnx(平臺:x86機(jī)器window系統(tǒng)) 2.3 best.onnx轉(zhuǎn)換為best.rknn(平臺:x86機(jī)器Linux系統(tǒng)) 2.3.1 環(huán)境準(zhǔn)備和工具包安裝 2.3.2 onnx轉(zhuǎn)換為rknn 2.4 RK3588部署rknn實現(xiàn)NPU加速(平臺:

    2024年02月03日
    瀏覽(23)
  • 【yolov5&yolov7&yolov8火焰和煙霧檢測】

    【yolov5&yolov7&yolov8火焰和煙霧檢測】

    YOLOv5訓(xùn)練好的火焰檢測模型,并包含2000張標(biāo)注好的火焰和煙霧數(shù)據(jù)集,標(biāo)簽格式為xml和txt兩種,類別名為fire, 有QT界面 采用pytrch框架,代碼是python的 火災(zāi)檢測數(shù)據(jù)集-1 YOLOv3火焰識別訓(xùn)練模型: https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85438269 yolov5火焰識別訓(xùn)練模型+數(shù)據(jù)集: https

    2024年04月28日
    瀏覽(20)
  • 基于YOLOv5的火焰煙霧檢測算法實戰(zhàn)

    基于YOLOv5的火焰煙霧檢測算法實戰(zhàn)

    一個不知名大學(xué)生,江湖人稱菜狗 original author: Jacky Li Email : 3435673055@qq.com Time of completion:2023.6.11 Last edited: 2023.6.11 導(dǎo)讀: 火焰煙霧檢測是智慧安防業(yè)務(wù)場景中重要的功能之一,本文提出了一種基于YOLOv5的火焰煙霧檢測算法,具有更強(qiáng)的泛化性,對火焰煙霧的檢測效果更加準(zhǔn)

    2024年02月09日
    瀏覽(16)
  • RK3588 配置HDMI支持8K分辨率輸出

    RK3588 芯片最高支持的輸出分辨率可以到8K,由于Android12 SDK要支持多個顯示接口,所以默認(rèn)最高只配置了4K的分辨率支持,下面以RK3588-EVB1的開發(fā)板上配置HDMI輸出8K輸出為例進(jìn)行說明如何讓RK3588支持8K分辨率。 本文配置RK3588-EVB1開發(fā)HDMI0接口輸出8K分辨率。 提cru ACLK_VOP的頻率到

    2024年02月12日
    瀏覽(41)
  • 智能火焰與煙霧檢測系統(tǒng)(Python+YOLOv5深度學(xué)習(xí)模型+清新界面)

    智能火焰與煙霧檢測系統(tǒng)(Python+YOLOv5深度學(xué)習(xí)模型+清新界面)

    摘要:智能火焰與煙霧檢測系統(tǒng)用于智能日?;馂?zāi)檢測報警,利用攝像頭畫面實時識別火焰與煙霧,另外支持圖片、視頻火焰檢測并進(jìn)行結(jié)果可視化。本文詳細(xì)介紹基于智能火焰與煙霧檢測系統(tǒng),在介紹算法原理的同時,給出 P y t h o n 的實現(xiàn)代碼以及 P y Q t 的UI界面。在界面

    2023年04月17日
    瀏覽(21)
  • 瑞芯微RK3588 C++部署Yolov8檢測和分割模型

    瑞芯微RK3588 C++部署Yolov8檢測和分割模型

    最近這一個月在研究國產(chǎn)瑞芯微板子上部署yolov8的檢測和分割模型,踩了很多坑,記錄一下部署的過程和遇到的一些問題: 需要的環(huán)境和代碼主要包括: (1)rknn-toolkit2-1.5.2:工具鏈,開發(fā)環(huán)境 (2)rockchip-yolov8:pt模型轉(zhuǎn)onnx模型 (3)yolov8_onnx2rknn:在(2)的基礎(chǔ)上轉(zhuǎn)檢測

    2024年04月09日
    瀏覽(27)
  • yolov5-6.0項目部署+自用Pytorch模型轉(zhuǎn)換rknn模型并在RK3568 linux(Debian)平臺上使用qt部署使用NPU推理加速攝像頭目標(biāo)識別詳細(xì)新手教程

    yolov5-6.0項目部署+自用Pytorch模型轉(zhuǎn)換rknn模型并在RK3568 linux(Debian)平臺上使用qt部署使用NPU推理加速攝像頭目標(biāo)識別詳細(xì)新手教程

    1 我們打開yolov的官網(wǎng),Tags選擇6.0版本 2. 下載該壓縮包并解壓到工程目錄下 3. 我們這里使用pycharm,專門針對python的IDE,用起來非常方便,下載方式就是官網(wǎng)直接下載,用的是社區(qū)版 4. 我們需要安裝環(huán)境,這里我推薦安裝Anaconda在電腦上,這是一個非常方便的包管理工具,可

    2024年02月05日
    瀏覽(33)

覺得文章有用就打賞一下文章作者

支付寶掃一掃打賞

博客贊助

微信掃一掃打賞

請作者喝杯咖啡吧~博客贊助

支付寶掃一掃領(lǐng)取紅包,優(yōu)惠每天領(lǐng)

二維碼1

領(lǐng)取紅包

二維碼2

領(lǐng)紅包