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SOPHONSDK3.0.0 使用

时间:2023-05-05 19:55:07浏览次数:63  
标签:yolov5 SOPHONSDK3.0 YOLOv5 -- https 使用 yolov5s com

1.开发环境

 Linux环境:Ubuntu22.04
 Windows环境: VMware+Ubuntu22.04

VMware安装教程:https://www.cnblogs.com/fuzongle/p/12760193.html
相关镜像下载:https://mirrors.bfsu.edu.cn/#

2.材料准备:

(X86环境)

SDK:SOPHONSDK 3.0.0(https://developer.sophgo.com/site/index/material/22/all.html)

image

Docker:(Ubuntu18.04)(https://developer.sophgo.com/site/index/material/25/all.html)

image

YOLOv5源代码:

https://github.com/ultralytics/yolov5
image

(开发板)

YOLO运行代码:

https://github.com/VACUUMSONG/sophpi-shaolin/tree/master/yolov5
image

3.步骤(视频教学:https://www.hw100k.com/play?id=158&chapterId=1356)

1.安装Docker

image

结果:

image

2.安装相关依赖

image

3.下载并修改YOLOv5源代码

image

4.配置Python环境并添加依赖

image

5.模型训练
python3 -m bmnetp --mode="compile" \
--model=yolov5s.torchscript.640.1.pt \
--outdir=yolov5s_fp32_b1 \
--target="BM1684" \
--shapes=[[1,3,640,640]] \
--net_name=yolov5s_fp32_b1 \
--opt=2 \
--dyn=False \
--cmp=True \
--enable_profile=True

结果:
image

在开发板上:

python3 yolov5_bmcv_3output.py --bmodel ../data/models/yolov5s_640_coco_v6.1_3output_fp32_1b.bmodel --input ../data/images/dog.jpg

结果:

就是在开发板上的YOLOv5目录中有output目录,该目录保存处理后的图像,该图像中的目标会被矩形标记。

标签:yolov5,SOPHONSDK3.0,YOLOv5,--,https,使用,yolov5s,com
From: https://www.cnblogs.com/lulun/p/17375219.html

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