rknn-cpp-Multithreading

rknn-cpp-Multithreading

RK3588/RK3588S多线程NPU推理加速框架

rknn-cpp-Multithreading项目提供了一个针对RK3588/RK3588S的多线程NPU推理加速框架。通过线程池异步操作rknn模型,显著提高了NPU使用率和推理速度。项目优化了YOLOv5s模型,采用ReLU激活函数,进一步提升了性能。提供了详细的使用说明和不同线程数下的性能测试结果,便于用户参考和应用。

RKNNYOLOv5多线程NPURK3588Github开源项目

简介

  • 此仓库为C++实现,主要改编自rknpu2,Python快速部署可参见rknn-multi-threaded
  • 使用线程池异步操作RKNN模型,提高RK3588/RK3588S的NPU利用率,从而提高推理帧率
  • YOLOv5s使用ReLU激活函数进行优化,提高推理帧率

更新说明

  • 修复了CMake找不到pthread的问题
  • 新增nosigmoid分支,使用rknn_model_zoo下的模型以达到极限性能提升
  • 将RK3588 NPU SDK更新至官方主线1.5.0,YOLOv5s-SiLU将沿用1.4.0的旧版本模型,YOLOv5s-ReLU更新至1.5.0版本,弃用nosigmoid分支
  • 新增v1.5.0分支(向下兼容1.4.0),main分支更新至v1.5.2,修改了项目结构,将RKNN模型线程池封装成类(include/rknnPool.hpp)

使用说明

演示

  • 系统需安装OpenCV
  • 下载Releases中的测试视频到项目根目录,运行build-linux_RK3588.sh
  • 可切换至root用户运行performance.sh定频以提高性能和稳定性
  • 编译完成后进入install目录运行命令./rknn_yolov5_demo 模型所在路径 视频所在路径/摄像头序号

部署应用

  • 参考include/rkYolov5s.hpp中的rkYolov5s类构建RKNN模型类

多线程模型帧率测试

  • 使用performance.sh进行CPU/NPU定频以尽量减少误差
  • 测试模型来源:
  • YOLOv5s-ReLU
  • 测试视频可见于哔哩哔哩
模型\线程数123456912
YOLOv5s - ReLU41.604471.603798.605798.0068104.6001114.7454129.5693140.8788

补充

  • 异常处理尚未完善,目前仅支持RK3588/RK3588S下的运行

致谢

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