尝试失败的https://github.com/soloIife/yolov5_for_rknnrknn toolkit examples里面自带的均可转为rknn，yolov5s无法转换尝试成功的import yamlfrom rknn.api import RKNNimport cv2_model_load_dict = {'caffe': 'load_caffe','tensorflow':

配置环境变量计算机——右键——属性——高级系统设置——高级（标签）——环境变量——系统变量栏里双击path——新建——添加路径工程包含目录配置打开VS软件，新建一个项目，建立一个windows控制台应用程序。在建完程序之后，在菜单栏里找视图——其他窗口——属性管理器，点击后窗口会发生变化，如下显示在Debug|x64里右键Microsoft.Cpp.x64.user或者在Debug|Win32里右

点云分割预研

https://blog.csdn.net/weixin_36279318/article/details/79176475

比如：/usr/bin/ld: 找不到 -lboost_serialization可能是英文：/usr/bin/ld:cannot find-lboost_serialization意思是找不到boost_serialization共享库，这个库的文件名应该为“libboost_serializatio.so”，其命名规则是：lib+库名(即xxx)+.so。方法一：用locate命令定位XXX库

https://blog.csdn.net/SakuraHimi/article/details/104589704

YOLO网络主要由三个主要组件组成。1）Backbone -在不同图像细粒度上聚合并形成图像特征的卷积神经网络。2）Neck：一系列混合和组合图像特征的网络层，并将图像特征传递到预测层。3）Head： 对图像特征进行预测，生成边界框和并预测类别。我们可以在上述每个主要组件上使用不同的技术或者组合不同的方案来实现属于自己的最佳对象检测框架。...

ubuntu 18.04 虚拟机镜像安装（存储空间最好>50G）安装vmtools 管理（左上角player->管理->安装tool）下载sdkmanager.deb放进文件夹sudo dpkg -i sdkmanager_1.7.0-8846_amd64.deb如果处理时发生错误： sudo apt --fix-broken install...

引言1 yolov5模型训练和导出2 虚拟机安装rknn toolkit环境3 基于rknn友好模型的yolov5训练导出及转换4 c代码在rk3399pro运行

FPN 高维度向低维度传递语义信息（大目标更明确）PAN 低维度向高维度再传递一次语义信息（小目标也更明确）