【工程项目】训练yolov5模型并转换为rknn部署到RK3588S开发板，训练Yolov5模型并部署到RK3588S开发板的工程项目实践

摘要：本项目旨在训练YOLOv5模型并将其转换为RKNN格式，最终部署到RK3588S开发板上。我们将对YOLOv5模型进行训练，以提高目标检测的准确性和效率。训练好的模型将被转换为RKNN格式，以适应RK3588S开发板的硬件要求。我们将完成模型的部署，确保在RK3588S开发板上实现实时、高效的目标检测。整个项目旨在优化模型性能并加速其在嵌入式系统中的应用。

部署概述

本部署环境基于Ubuntu 20.04操作系统，使用Python 3.8作为开发语言，芯片为RK3568。

开发板刷系统

1、进入官网下载必要的文件，选择下载Ubuntu系统镜像。

2、安装驱动，进入DriverAssitant_v5.1.1文件夹，开始安装驱动。

3、安装系统，进入RKDevTool_Release_v2.93文件夹，启动开发工具，插上开发板电源，并通过typec接口与电脑连接，当开发工具检测到ADB设备后，选择下载好的镜像，点击Upgrade开始烧录系统。

准备模型

接下来的操作将在另一台linux系统上进行。

1、配置基本环境，如果anaconda3未安装，可以参考相关博客进行安装。

2、下载yolov5（V6.0版本），创建虚拟环境conda，并安装相关依赖。

3、配置RKNN环境，建议采用通过Docker镜像安装的方式，后续不用担心因环境搭建引起的问题，其中包含的项目代码和docker镜像可以在github获取。

接下来是具体的操作步骤和代码：

1、加载RKNN工具包的Docker镜像。

2、运行镜像并将examples映射到镜像空间，根据自己路径修改命令中的路径。

3、运行demo进行测试。

在进行模型准备和系统部署的过程中，需要确保所有依赖项都已正确安装，并且遵循官方文档和指南进行操作，对于代码部分，建议使用代码块或代码高亮来展示，以便于阅读和理解。