1. 环境配置
1.1 训练环境和onnx（电脑端执行）
#使用conda创建一个python环境
conda create -n torch python=3.9
#激活环境
conda activate torch
#安装yolov8
pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
#onnx安装
pip i[......]
转载自：《rk3588使用npu进行模型转换和推理，加速AI应用落地》
🍉零、引言
博主在瑞芯微RK3588的开发板上跑了deepsort跟踪算法，从IP相机中的server拉取rtsp视频流，但是fps只有1.2，和放PPT一样卡顿，无法投入实际应用。本来想使用tensorrt进行加速推理，但是前提需要cuda，rk的板子上都是Arm的手机gpu，没有Nvidia的cuda，所以这条路行不通。那么转过来，使用开发板自带的NPU进行加速推理，岂不是更加可行，而且它本身就是深度学习嵌入式板子，[......]
香橙派、树莓派等开发板中，一般都预留了串口用于调试
本文介绍通过CP2102串口线连接的方式
1 硬件连接
我的CP2102串口线是一端USB，另一端4个杜邦线，分别是：
而香橙派上的串口依次是：GND、RX、TX
接线方法（杜邦线 <-> 板上端子）是：
注意上面VCC不[......]
alias rscp='rsync -v -P -e ssh'
[......]
新版Python不再建议直接pip安装了，而是要使用虚拟环境
sudo apt install -y python3-dev python3-virtualenv
创建虚拟环境
virtualenv newenv
source newenv/bin/activate
# 取消激活
deactivate
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