RK3588实战必学：YOLOv5一站式部署 + INT8量化加速，性能暴涨实操教程

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以及深度学习部署工程师1~31主要学习tensorRT、cmake、docker、C++基础、语义分割、目标检测、关键点识别、RTSP推流、3D模型部署等知识
好的进入本节课程

1比较转化前后的onnx模型

下载我网盘里面的

原yolov5的onnx模型：

转化为RKnn支持的onnx结构：

主要的改动点：将模型原来的box decode删除掉了，然后把剩余部分拿到NPU之外运行，提高检测速度。
可能是这个检测头不支持NPU运行。
怎么转换模型为RKNN版本可以看我前面的章节，这一节主要是YOLOv5轻量化，多线程推理，以及NPU