Orange pi 5 Armbian で NPU を使って、yolo を試す。
Orange Pi5のNPUを使用してyolo（高速？）を動かしてみる(rknn-toolkit2) と言うのがあったので、これを参考に、NPU yolo を試してみた。
大元のクイックスタートの方が参考になるみたい。
github.com/airockchip/rknn-toolkit2
1. 環境の構築。
Armbian 上に構築します。
Python 3.10.6
tensorflow 2.8.0 (最新は、2.12.0 )
1) python3 をインストール。
$ sudo apt install python3 python3-dev python3-pip
2) 必要、ライブラリーのインストール。
$ sudo apt-get install libxslt1-dev zlib1g zlib1g-dev libglib2.0-0 libsm6 \
libgl1-mesa-glx libprotobuf-dev gcc
3) virtualenv を用いて、Tensorflow2 環境を、Armibian 上に作ってみます。
$ pip3 install virtualenv ---user
4) kivy_env と言う仮想環境(名称は、なんでもOK) を作ります。
$ python3 -m virtualenv kivy_env
仮想環境を有効化
$ source ~/kivy_env/bin/activate
5) 仮想環境に、tensorflow をインストール。
(kivy_env) :$ python -m pip installl tensorflow==2.8.0
チェック。
(kivy_env) :$ python
>>> import tensorflow as tf
>>> print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000,1000])))
tf.Tensor(-390.70236, shape=(), dtype=float32)
>>> exit()
仮想環境から出る。
(kivy_env) :~$ deactivate
注) 仮想環境を削除するのは、ディレクトリーを削除する。
$ cd
$ rm -rf kivy_env
6) rknn-toolkit2 のダウンロード。
適当なディレクトリーで。
$ git clone https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2.git
$ cd rknn-toolkit2
仮想環境 に入る。
$ source ~/kivy_env/bin/activate
$ python --m pip install -r doc/requirements_cp310-1.5.0.txt
$ cd package/
$ python -m pip install rknn_toolkit2-1.5.0+1fa95b5c-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
チェック。
$ python
>>> from rknn.api import RKNN
2. 参照。
airockchip/rknn_model_zoo