C8550-在8550DK上运行YOLOv8-seg

项目目标

YOLOv8-seg 是一种尖端的计算机视觉模型，它将 YOLOv8 对象检测与语义分割相结合。它为全面的场景理解和分析提供了强大的解决方案。在 C8550DK 边缘计算设备上运行 YOLOv8-seg 会带来显著的好处。它支持在设备上实时处理高分辨率图像，从而实现高效、准确的对象检测和语义分割任务。这种组合使边缘设备具有先进的视觉感知功能，使自动驾驶、监控和智慧城市系统等应用能够以更高的效率和响应能力运行。

项目说明

该项目构建了一个cli应用程序，在C8550DK平台运行开源模型YOLOv8-seg-s，使用dsp以120ms/it的运行速度根据输入图像进行85类目标识别和语义分割。

所需材料/零部件清单/工具

  • C8550 DK

  • USB Line

  • Charger

C8550DK套件

Type-c 数据线

电源

源代码/源示例/可执行应用程序

  • 源代码

应用效果

额外资源

  • 视频链接

构建/汇编指令

1.下载SNPE-2.13.0.230730 （ https://softwarecenter.qualcomm.com/#/catalog/item/qualcomm_neural_processing_sdk）

2. 在C8550DK LU中执行

cp -r ${PATH_TO_SNPE}/include/SNPE /usr/include

cp ${PATH_TO_SNPE}/lib/aarch64-oe-linux-gcc11.2/* /usr/lib/

cp ${PATH_TO_SNPE}/lib/hexagon-v73/unsigned/* /usr/lib/rfsa/adsp/

apt-get update

apt-get install libopencv-dev

apt-get install build-essential cmake

cd 8550-YOLOv8-seg/

mkdir build

cd build

cmake ../

make -j7

./test

使用说明

见README.md。

提供人信息

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