2022-12-05在RV开发板上实现自研yolov3模型

如何在rv1109~rv1126开发板上部署自己的yolov3模型？

• 1、获取yolov3模型
  • 2、模型格式转换（.weights→.rknn）
  • 3、C++代码编译
  • 4、在rv1109~rv1126平台上部署并执行yolov3模型

该过程需要涉及C++相关知识，目前本人才刚开始学习，仅掌握了最基本的内容，因此在表述上可能存在不准确之处，敬请各位多多指教（此部分内容尚不够详尽，主要目的是作为提醒，便于后续继续完善）

1、获取yolov3模型

本次所采用的模型为基于自行采集数据训练的yolov3架构，其主要功能在于识别图像中人物的跌倒行为及其他相关动作。由于仅使用了少量数据进行训练，因此该模型的性能表现较为基础，仅作为对整体流程的初步掌握与方法展示之用。具体实现方式可参考以下链接：
_**

提示： 通过该途径获取的模型文件为.pt格式，在实际应用前需将其转换为.weights格式（该转换功能可在Yolov3的相关程序中找到）。

2、模型转换（.weights→.rknn）

此部分的转换，能够参考官方程序体现其作用