🌕环境搭建
🌙ubuntu下载安装c++版opencv4.7.0和4.5.0 & 安装opencv4.5.0报错及解决方法
ubuntu下载安装c++版opencv4.7.0和4.5.0 & 安装opencv4.5.0报错及解决方法
🌙ubuntu系统vscode配置c++版opencv & 编译运行c++播放视频代码（包含：vscode使用c++opencv，创建CmakeList.txt，创建编译项目）
【亲测可行】ubuntu系统vscode配置c++版opencv & 编译运行c++播放视频代码（包含：vscode使用c++opencv，创建CmakeList.txt，创建编译项目）
🌙ubuntu搭建rknn-toolkit2
🌙git使用笔记
🌙windows安装msys2配置c++opencv
（亲测可行）windows安装msys2配置c++opencv
🌕实战
🌙rknn_model_zoo下载地址
https://github.com/airockchip/rknn_model_zoo
git clone https://github.com/airockchip/rknn_model_zoo.git
🌙yolo与RKNN3588/RV1126学习笔记
🌙windows运行onnx格式yolov5推理 & yolov5对摄像头视频推理并显示帧率代码
推理原代码是rknn-tool-zoo中的
windows运行onnx格式yolov5推理 & yolov5对摄像头视频推理并显示帧率代码
🌙将yolov5部署到RV1126/RK3588板端运行全过程
【嵌入式AI】将yolov5部署到RV1126/RK3588板端
🌙rknn-tool中的yolov5使用笔记（不重要 都是用rknn-tool-zoo）
🌕参考博客
🌙训练自己的yolov5样本, 并部署到rv1126 ＜三＞
🌙Rockchip RV1126 模型部署（完整部署流程）
🌙在国产芯片上实现YOLOv5/v8图像AI识别全集
⭐RK3588相关视频：https://www.bilibili.com/video/BV1or421T74f
⭐作者docker版配置yolov5环境：在国产芯片上实现YOLOv5/v8图像AI识别- 【1.2】进行开发前的准备工作
⭐在国产芯片上实现YOLOv5/v8图像AI识别-【1.3】YOLOv5的介绍及使用（安装、标注）
⭐在国产芯片上实现YOLOv5/v8图像AI识别-【1.3】YOLOv5的介绍及使用（训练、导出）更多内容见视频
⭐在国产芯片上实现YOLOv5/v8图像AI识别-【2.1】RK3588介绍及性能展示更多内容见视频
⭐在国产芯片上实现YOLOv5/v8图像AI识别-【2.2】RK3588上C++开发环境准备及测试更多内容见视频
⭐在国产芯片上实现YOLOv5/v8图像AI识别-【2.3】RK3588上使用C++启用多线程推理更多内容见视频
⭐在国产芯片上实现YOLOv5/v8图像AI识别-【2.4】导出RKNN模型（第一部分：模型修改）更多内容见视频
⭐在国产芯片上实现YOLOv5/v8图像AI识别-【2.4】导出RKNN模型（第二部分：模型量化）更多内容见视频
⭐在国产芯片上实现YOLOv5/v8图像AI识别-【2.6】RK3588部署yolov5/v8源码测试及项目打包方法在RK3588更多内容见视频