# RK3588加速视觉处理

**Repository Path**: tryhardjackma/RK3588

## Basic Information

- **Project Name**: RK3588加速视觉处理
- **Description**: RK3588加速视觉处理
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 1
- **Created**: 2026-04-24
- **Last Updated**: 2026-05-31

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: Cpp, Python, PyTorch, RKNN

## README

# RK3588加速视觉处理

### 介绍 

RK3588加速视觉处理，包括NPU测试、加速YOLOv5、v8、分割、人体姿态。

学习完YOLO、RT-DETR和C++后的第一个小项目，撰写部分笔记和心得。

<img src="graph/总.jpg" width="900" height="600"/>

### 技术栈与工具

C/C++、Python、CMakeList、YOLO、markdown、线程池、RGA、STL

RK3588、Git、Vscode、语雀、Codex、OpenCV、Docker、SSH、Pytorch、ONNX、RKNN、

### 目录

#### 一、冒烟测试

- [1-1.NPU测试分类任务](./一、冒烟测试/1-1.npu_test//readme.md/)

- [1-2.基于NPU测试分类任务对代码进行封装](./一、冒烟测试/1-2.rknn_api_test/readme.md/)

- [1-3.Pytorch转ONNX](./一、冒烟测试/1-3.Pytorch2ONNX/readme.md/)

- [1-4.ONNX转RKNN](./一、冒烟测试/1-4.ONNX2RKNN/readme.md/)

- [1-5.Yolov5测试](./一、冒烟测试/1-5.yolov5_test/readme.md/)

#### 二、加速Yolov5到190+FPS、读流、推流

- [2-1.网络结构改动](./二、加速Yolov5到190+FPS、读流、推流/2-1.Decode/readme.md/)

- [2-2.letterbox](./二、加速Yolov5到190+FPS、读流、推流/2-2.letterbox/readme.md/)

- [2-3.读取视频统计帧率](./二、加速Yolov5到190+FPS、读流、推流/2-3.getfps/readme.md/)

- [2-4.导出模型及量化](./二、加速Yolov5到190+FPS、读流、推流/2-4.Export&Quant/readme.md/)

- [2-5.RGA(可选)](./二、加速Yolov5到190+FPS、读流、推流/2-5.RGA/readme.md/)

- [2-6.线程池(重点)](./二、加速Yolov5到190+FPS、读流、推流/2-6.ThreadPool/readme.md/)

- [2-7.更换激活函数(推荐)](./二、加速Yolov5到190+FPS、读流、推流/2-7.ReLU/readme.md/)

- [2-8.读推流](./二、加速Yolov5到190+FPS、读流、推流/2-8.Yolov5_stream/readme.md/)

#### 三、加速Yolov8到130FPS、读流、推流

- [3-1.测试](./三、加速Yolov8到130FPS、读流、推流/3-1.YOLOv8_test/readme.md/)

- [3-2.后处理改进(pt2onnx2rknn)](./三、加速Yolov8到130FPS、读流、推流/3-2.YOLOv8_head/readme.md/)

- [3-3.优化加速](./三、加速Yolov8到130FPS、读流、推流/3-3.YOLOv8_opt/readme.md/)

- [3-4.Cpp整体和后处理部分](./三、加速Yolov8到130FPS、读流、推流/3-4.YOLOv8_img/readme.md/)

- [3-5.读取视频](./三、加速Yolov8到130FPS、读流、推流/3-5.YOLOv8_video/readme.md/)

- [3-6.多线程](./三、加速Yolov8到130FPS、读流、推流/3-6.YOLOv8_thread_pool/readme.md/)

- [3-7.回调读推流](./三、加速Yolov8到130FPS、读流、推流/3-7.YOLOv8_stream/readme.md/)

#### 四、加速Yolov8人体关键点姿态估计加速到143+FPS、读流、推流

- [4-1.测试](./四、加速Yolov8人体关键点姿态估计加速到143+FPS、读流、推流/4-1.YOLOv8pose_test/readme.md/)

- [4-2.模型原理](./四、加速Yolov8人体关键点姿态估计加速到143+FPS、读流、推流/4-2.YOLOv8pose_model/readme.md/)

- [4-3.模型转换](./四、加速Yolov8人体关键点姿态估计加速到143+FPS、读流、推流/4-3.YOLOv8pose_pt2onnx2rknn/readme.md/)

- [4-4.优化加速](./四、加速Yolov8人体关键点姿态估计加速到143+FPS、读流、推流/4-4.YOLOv8pose_opt/readme.md/)

- [4-5.后处理和画骨骼](./四、加速Yolov8人体关键点姿态估计加速到143+FPS、读流、推流/4-5.YOLOv8pose_img/readme.md/)

- [4-6.实时画面](./四、加速Yolov8人体关键点姿态估计加速到143+FPS、读流、推流/4-6.YOLOv8pose_usbvideo/readme.md/)

#### 五、加速实例分割模型加速到50+FPS

- [5-1.测试](./五、加速实例分割模型加速到50+FPS/5-1.YOLOv8seg_test/readme.md/)

- [5-2.模型原理](./五、加速实例分割模型加速到50+FPS/5-2.YOLOv8seg_model/readme.md/)

- [5-3.模型转换](./五、加速实例分割模型加速到50+FPS/5-3.YOLOv8seg_pt2onnx2rknn/readme.md/)

- [5-4.优化加速](./五、加速实例分割模型加速到50+FPS/5-4.YOLOv8seg_opt/readme.md/)

- [5-5.Cpp重写后处理](./五、加速实例分割模型加速到50+FPS/5-5.YOLOv8seg_cpp/readme.md/)

- [5-6.线程池分析](./五、加速实例分割模型加速到50+FPS/5-2.YOLOv8seg_model/readme.md/)

### 效果展示

#### Yolov5

<img src="graph/v5.jpg" style="max-width:100%;height:auto;"/>

在实际测试纯图片循环能到240fps，mp4格式会存在读取瓶颈63fps,改avi能到140fps，后续再debug

#### Yolov8pose

<img src="graph/v8pose.jpg" style="max-width:100%;height:auto;"/>

在实际测试yolov8pose实时摄像头只有18fps

#### Yolov8seg

<img src="graph/v8seg.jpg" style="max-width:100%;height:auto;"/>

在实际测试yolov8seg实时摄像头只有16fps

### 日志

完成于 2026.5.31