RMYC-yolo

基于yolo的RMYC自瞄系统（开发中）

如果对这个项目感兴趣的话烦请star一下，这对我真的很重要

另外使用本项目请遵守GPLv3协议

文件结构

• yolov8: yolov8代码(v8.1.0)
  • docs: yolov8官方文档（多语言版）
  • dataset: 数据集存放位置

使用教程

配置环境

yolov8环境配置

参阅官方文档，注意把pytorch-cuda=11.8替换成自己的版本，cuda版本支持查看PyTorch官网，cuda版本切换参考这篇文章，其他环境要求在 /yolov8/pyproject.toml 中

安装RMSDK

过程请参阅这篇博客，安装完成后运行 \RMSDK\00_SDK_test.py

模型相关

训练模型

标注数据

首先准备训练的图片，然后下载labelme最新版标注数据

转化txt

把标注好的数据的json文件放到 \jso2txt\json_here ，打开 \json2txt\transfer.py ，在第5行把name2id更改为自己数据集的类别名并运行程序，txt文件会在 \json2txt\txt_here 生成

生成训练数据

训练数据放在 \yolov8\dataset 下，文件结构参考example文件夹，三个文件夹的作用参考这篇文章，注意修改detect.yaml的names为自己数据集的类别名

开始训练

运行 \yolov8\train.py ，第9行的参数详见官方文档

使用模型进行推理

• 若想保存推理结果，运行 \yolov8\detect.py
• 若想实时显示推理结果，运行 \yolov8\detect_video.py

参数详见官方文档

导出模型

新建一个conda环境，执行以下命令，从之前训练的pt文件中导出opset=19的onnx模型

pip install protobuf
pip install git+https://github.com/airockchip/ultralytics_yolov8.git@main
yolo export model=path_to_pt_file format=rknn opset=19

Rndis通信

该标题下所有代码默认位于RMSDK文件夹下

首先配置香橙派网络

sudo vim /etc/network/

文件最下方加入（usb0请改为自己网卡）

auto usb0
iface usb0 inet static
address 192.168.42.3
netmask 255.255.255.0
gateway 192.168.1.1

随后运行 01_rndis_test.py 检查rndis是否可用，运行 02_SDK_code.py 输入command，若返回ok;则成功使用sdk在rndis模式下与RMEP通讯

一个很奇怪的现象：貌似香橙派需要用供电线和RMEP连接才能使用rndis通讯，目前不确定这是否是一个发生在我的机器上的bug

视频流解码

安装解码器

进入 03_decoder_install 先给脚本加权并安装依赖

sudo apt-get install aptitude libopus-dev cmake
sudo aptitude install libavcodec-dev=7:4.4.1-3ubuntu5
sudo aptitude install libswscale-dev=7:4.4.1-3ubuntu5
pip install "pybind11[global]"
chmod +x ./build.sh
./build.sh

安装完成后进入python获取系统路径

python3

进入后输入以下命令

import sys
sys.path
exit()

输出的内容就是import默认的检索目录，我这里是 /home/yuanzl/.local/lib/python3.8/site-packages （请根据实际情况替换）

sudo mv output /home/yuanzl/.local/lib/python3.8/site-packages/DJIdecoder
sudo mv robot_network /home/yuanzl/.local/lib/python3.8/site-packages/robot_network

测试解码器

进入 04_video_stream_test ，首先安装依赖

sudo apt-get install python3-pyaudio python3-numpy
python3 liveviex.py

如果报错找不到_portaudio，请参考这篇文章或者运行以下命令

pip3 install --upgrade Pyaudio

运行推理

运行 05_detect_test.py ，然后你应该就能在画面上看到装甲板的检测结果了

加速推理

此时的推理约2fps，效果并不理想，因此使用香橙派5 Plus的RK3588对解码加速

电脑端配置

首先找到一台运行ubuntu的设备（香橙派除外，没有的话可以在windows里跑WSL）

首先下载[rknn-toolkit2](Releases · rockchip-linux/rknn-toolkit2 (github.com))，在压缩包的*/rknn-toolkit2/packages*中安装对应python版本的包，安装完以后进入python，执行以下命令，若无报错则安装成功

from rknn.api import RKNN

然后下载rknn_model_zoo并解压，进入*/examples/yolov8/python*,将自己之前转换好的onnx文件放在该目录下，运行以下命令

 python3 convert.py best.onnx rk3588 i8 best.rknn

参数解析：

<onnx_model>: 指定 ONNX 模型路径 <TARGET_PLATFORM>: 指定 NPU 平台名称。支持的平台请参考这里 <dtype>(可选): 指定为 i8 或 fp。i8 用于 int8 量化，fp 用于 fp16 量化。 <output_rknn_path>(可选): 指定 RKNN 模型的保存路径

香橙派配置

找到之前下载的[rknn-toolkit2](Releases · rockchip-linux/rknn-toolkit2 (github.com))，在*/rknn_toolkit_lite2/packages*中安装对应python版本的包，安装完以后进入python，执行以下命令，若无报错则安装成功

from rknnlite.api import RKNNLite