瑞芯微RV11261109开发流程之yolov5部署(c++版本)

1、ubuntu上安装rv1126交叉编译工具链

方式一：

（1）下载交叉编译工具

交叉编译器概念：交叉编译器可以使我们在主机上编译出可以在嵌入式设备上运行的程序

下载地址：Downloads | GNU-A Downloads – Arm Developer

（2）下载后解压，解压命令 

xz -d gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf.tar.xz
tar -xvf gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf.tar

（3）解压完成后将解压目录设置到bash里，设置环境变量

export PATH=/home/ss/RV1126/gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf/bin:$PATH
source ~/.bashrc

（4）验证查看版本信息

方式二：

通过apt安装，本人未 *** 作过 

sudo apt-get install gcc-aarch64-linux-gnu#安装64位用于 *** 作系统的交叉编译器，gcc版本是5.4，安装位置在/usr/bin 
sudo apt-get install gcc-arm-linux-gnueabihf#安装32位用于 *** 作系统的交叉编译器，gcc版本是5.4，安装位置在/usr/bin

2、编译瑞芯微官方给的yolov5_demo的c++工程

ps :Demo中提供了一个高性能版本的rknn模型：model/yolov5s-640-640.rknn。对应的onnx模型是convert_rknn_demo/yolov5/onnx_models/yolov5s_rm_transpose.onnx，该模型是预测80类coco数据集的yolov5s改进结构，将Slice层训练和导出onnx模型过程请参考 ONNX > CoreML > TFLite">GitHub - airockchip/yolov5: YOLOv5 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite

 源码位置在https://github.com/rockchip-linux/rknpu/tree/master/rknn/rknn_api/examples/rknn_yolov5_demo

（1）修改bush.sh里交叉编译链的路径

GCC_COMPILER=~/opt/gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf/bin/arm-linux-gnueabihf

修改为：

GCC_COMPILER=/home/ss/RV1126/gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf/bin/arm-linux-gnueabihf

（2）执行

./build.sh

(3) 推送执行文件到板子（rv1126设备）上

        1）连接板子至设备

usb连接方式：adb shell

网线连接方式:ssh [email protected]登录密码默认root

        2）推送

adb push install/rknn_yolov5_demo /userdata/

（4）运行并测试

cd /userdata/rknn_yolov5_demo/
./run_rv1109_rv1126.sh

 运行结果：