【玄铁杯第三届RISC-V应用创新大赛】yolox运行

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tar xf c920.tar.gz

cp c920/lib/* /usr/lib/riscv64-linux-gnu/ -rf

安装venv

创建venv环境，并激活成功

下载yolox模型并运行

git clone https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX.git
cd YOLOX/demo/ONNXRuntime

onnx模型下载

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由于yolox是直接git clone下来，并未进行安装，当前要跑yolox的示例需要指明yolox的安装路径，修改runtime目录下的onnx_interface.py,方便运行时找到yolox库。

python的运行环境也是跑onnx必需的，平头哥有一些预先编译好的python包，同样使用加速方式clone下来

安装预编译库时，一定确认下自己已经 激活了venv环境，不然安装会报错

按说明安装已经下载的这些whl包

pip install numpy-1.25.0-cp311-cp311-linux_riscv64.whl
pip install opencv_python-4.5.4+4cd224d-cp311-cp311-linux_riscv64.whl
pip install kiwisolver-1.4.4-cp311-cp311-linux_riscv64.whl
pip install Pillow-9.5.0-cp311-cp311-linux_riscv64.whl
pip install matplotlib-3.7.2.dev0+gb3bd929cf0.d20230630-cp311-cp311-linux_riscv64.whl
pip install pycocotools-2.0.6-cp311-cp311-linux_riscv64.whl
pip3 install loguru-0.7.0-py3-none-any.whl
pip3 install torch-2.0.0a0+gitc263bd4-cp311-cp311-linux_riscv64.whl
pip3 install MarkupSafe-2.1.3-cp311-cp311-linux_riscv64.whl
pip3 install torchvision-0.15.1a0-cp311-cp311-linux_riscv64.whl
pip3 install psutil-5.9.5-cp311-abi3-linux_riscv64.whl
pip3 install tqdm-4.65.0-py3-none-any.whl
pip3 install tabulate-0.9.0-py3-none-any.wh