「基于rk3566的泰山派」的YOLOv8自定义模型部署

关于「基于rk3566的泰山派」的YOLOv8自定义模型部署

Author: kkl

该笔记目前处于积极开发阶段。

Damnnn!!! 我又来了哈，各位新年平安！

趁着这个新年假期，来捣鼓一下RK系列芯片上面的模型推理部署，然后刚好想要了解一下视觉类的模型YOLO，这个时候不得不搬出之前做过的YOLOv8-loopy的内容（笑，这么看来，简直是手到擒来呀这期。

然后这里有一个故事：就是也算工作上的小插曲，最近工作性质偏向视觉端，刚好也是瑞芯微的芯片，于是接触了很多“模型端侧推理”的内容。我和视觉组的同事开玩笑说，你们莫非只是用个YOLO而已？钱也太好赚了吧（其实除了YOLO还有很多算法在里头，然后同事打趣摇摇头，给你一个月你也学不来哒…

我对此嗤之以鼻，哼，幽默（￣へ￣

——from 2026.2.22

写完开头结尾，倒头就睡（经典开局。今日起床，充满活力，经过几天的假期，终于从苦不堪言的出差中恢复过来了。但是又想到今天就是初七，明天就是开工大吉，心情瞬间低落，damn啊！不过今天天气多云，确实适合宅家写写文档…

——from 2026.2.23

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写在前面

本篇文章将简述如何「基于rk3566的泰山派」快速部署YOLOv8。

我的环境

https://github.com/airockchip/ultralytics_yolov8/blob/main/RKOPT_README.zh-CN.md

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开始

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写在后面

鸣谢：

• https://doc.embedfire.com/linux/rk356x/Ai/zh/latest/lubancat_ai/example/yolov8.html
• https://wiki.lckfb.com/zh-hans/tspi-3-rk3576/ai/yolov8/detection-model.html

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