C8550-在8550DK上运行YOLO v10

项目目标

YOLOv10 是一种先进的物体检测模型，因其在实时应用中的出色准确性和速度而广受好评。它在自动驾驶、安全监控和机器人等各个领域的部署代表了计算机视觉领域的一项关键进步，促进了智能系统与日常生活的无缝集成。YOLOv10 的突出特点之一是它能够在不需要非最大抑制 (NMS) 后处理的情况下运行，从而简化了检测流程并提高了性能。这种效率不仅加速了检测过程，还降低了计算开销，使 YOLOv10 成为实时应用的宝贵资产。它对物体检测技术发展的贡献是深远的，使其成为生成式人工智能和智能自动化持续发展的关键参与者。

项目说明

该项目构建了一个在 C8550DK 平台上运行开源模型“YOLOv10”的 CLI 应用程序，使用 SNPE 运行无需 NMS 后处理的对象检测。

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

# 在C8550-LE SDK中

cd 8550-YOLOv10-det/; mkdir build; cd build; cmake ../; make -j6

使用说明

由于版权要求，SNPE SDK 和模型文件不直接提供。从https://softwarecenter.qualcomm.com/#/catalog/item/qualcomm_neural_processing_sdk 下载 SNPE SDK，选择 2.13.0.230730 作为版本，下载并按照指南目录将其放入 C8550DK 设备中。您可以从 https://github.com/THU-MIG/yolov10 下载 yolov10 代码并导出预训练的 yolov10s 模型的 onnx，然后将其转换为 SNPE x86 环境中的 dlc 模型。编译执行后，您可以在 C8550DK LU 系统中生成测试应用程序，然后您可以在板上运行该应用程序。

提供人信息

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