如何将自定义训练代码的onnx模型在Ubuntu22.04上转化为rknn
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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RK3568上跑通yolov8n python demo的记录
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docker方式把onnx模型转rknn模型
在ubuntu上把onnx模型转为rknn模型
YOLO11n-OBB训练RKNN模型[项目代码]
本文详细介绍了如何在Ubuntu22系统上训练YOLO11n-OBB模型并将其转换为RKNN模型的完整流程。内容包括数据集标注推荐使用X-AnyLabeling工具,标注旋转框并导出YOLO格式标签;下载和安装必要的环境,如ultralytics_yolo11项目、rknn_model_zoo和rknn-toolkit2工具;配置和训练模型,包括修改配置文件、执行训练脚本;以及将训练好的模型导出为ONNX格式并转换为RKNN模型。最后还提供了测试RKNN模型的方法。整个过程涵盖了从数据准备到模型部署的关键步骤。
YOLOv5训练与RKNN部署[代码]
本文详细介绍了从YOLOv5模型训练到生成RKNN模型并在RK3588平台上部署的完整流程。内容包括服务器环境配置(GPU驱动、CUDA、CUDNN、Anaconda安装)、YOLOv5项目修改(解决报错、数据集兼容性调整、模型结构调整)、模型训练与格式转换(PT→ONNX→RKNN)、虚拟机环境搭建(Ubuntu 18.04、Anaconda、RKNN-Toolkit2安装)以及RK3588平台部署(模型推理与结果展示)。文章提供了具体的代码修改、配置文件和操作步骤,适合需要将YOLOv5模型部署到边缘计算设备的开发者参考。
YOLOv8在RKNN部署指南[项目代码]
本文详细介绍了如何将YOLOv8模型高效部署到瑞芯微RKNN平台的全流程。首先从环境准备入手,包括Ubuntu系统配置、RKNN工具链安装和交叉编译环境搭建。重点讲解了模型转换的关键步骤:通过ONNX导出优化解决算子兼容性问题,并提供了完整的RKNN模型转换代码示例,特别强调了量化处理的注意事项。在部署环节,详细解析了模型加载初始化、高效推理实现及后处理优化技巧,包括零拷贝技术、异步推理等性能提升方法。最后总结了常见问题解决方案和进阶应用方向,如多模型并行推理、动态输入尺寸支持和自定义算子集成。通过实际测试数据展示,优化后的YOLOv8n模型在RK3588平台上可实现8.2ms的推理速度,为嵌入式视觉应用提供了可靠的部署方案。
YOLOv5模型RK3588部署[项目代码]
本文详细介绍了如何将YOLOv5模型(.pt)部署到RK3588(S)平台上,实现实时摄像头检测功能。主要内容包括四个步骤:首先获取YOLOv5的PT模型,然后将其转换为ONNX模型,接着在Ubuntu系统上使用rknn-toolkit2将ONNX模型转换为RKNN模型,最后在RK3588的Ubuntu20系统上部署RKNN模型并进行实时摄像头推理检测。文中提供了具体的代码修改和操作步骤,确保读者能够顺利完成模型转换和部署。
YOLOv5模型转换教程[项目代码]
本教程详细介绍了如何将YOLOv5模型从.pt格式转换为.rknn格式,适用于在RKNN平台上部署。教程分为两个主要步骤:首先在Windows环境下将.pt模型转换为.onnx格式,包括下载yolov5程序、修改export.py和yolo.py文件等具体操作;然后在Ubuntu虚拟机环境下将.onnx模型转换为.rknn格式,包括配置RKNN环境、加载ONNX模型、构建和导出RKNN模型等步骤。教程还提供了代码示例和注意事项,帮助读者顺利完成模型转换。最后,教程还提供了模型精度优化的参考链接,适合需要在RKNN平台上部署YOLOv5模型的开发者参考。
基于YOLOv8-Pose姿态估计模型的高效转换工具_支持ONNX到RKNN格式转换_适用于Rockchip芯片部署_包含模型量化选项_提供仿真测试功能_支持Ubuntu系统_配套.zip
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rknn-tool2-Dokcer资源
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基于YOLOv8目标检测模型的跨平台转换工具_支持ONNX到RKNN格式转换_适用于Rockchip芯片部署_包含模型量化功能_提供测试验证流程_支持Ubuntu系统_包含环境配置.zip
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YOLOv5模型部署RK3588s[代码]
本文详细介绍了如何将训练好的YOLOv5模型从.pt文件转化为.onnx文件,并在RK3588s平台上进行部署的全过程。首先,通过修改yolov5工程中的Detect类forward代码,实现模型转化。接着,在Ubuntu系统中安装anaconda并配置rknn-toolkit2环境,将onnx文件转化为rknn格式。最后,在小车的RK3588板卡上安装Miniconda和RKNPU2驱动,完成模型部署并实现实时检测功能。整个过程涵盖了代码修改、环境配置、模型转化和部署验证等关键步骤,为基于RK3588s平台的深度学习模型部署提供了实用指南。
OringePi5 rknn-toolkit安装包
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YOLOv8在RK3588部署[可运行源码]
本文详细介绍了从深度学习环境配置到YOLOv8目标检测模型在RK3588芯片上部署的全过程。首先,作者在个人笔记本上配置了Anaconda、Pycharm、CUDA和cuDNN等深度学习环境,并安装了GPU版本的Pytorch。接着,通过训练自定义数据集并导出ONNX模型,作者展示了如何在Ubuntu服务器上安装RKNN-Toolkit2工具链,将ONNX模型转换为RKNN格式。最后,文章详细说明了在香橙派5s(RK3588)上部署模型的步骤,包括系统安装、环境配置以及Python推理脚本的编写和测试。整个过程涵盖了环境搭建、模型训练、格式转换和嵌入式部署等关键环节,为读者提供了完整的实践指南。
yolo26转rknn相关文件
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香橙派5 Pro部署YOLOv5[项目源码]
本文详细介绍了在香橙派5 Pro上部署YOLOv5模型的完整流程。首先,作者在PC端通过WSL安装Ubuntu 22.04系统并配置conda环境,随后下载rknn-toolkit2源码和YOLOv5源码。接着,将YOLOv5模型从.pt格式转换为.onnx格式,再进一步转换为rknn格式。在香橙派端,作者创建了Python 3.10的虚拟环境,升级了相关驱动和工具包版本,并最终成功运行了部署脚本。整个过程涵盖了环境配置、模型转换、依赖安装等关键步骤,为在嵌入式设备上部署深度学习模型提供了实用指南。
RK3588部署YOLOv8[可运行源码]
本文详细介绍了在RK3588开发板上部署改进版YOLOv8算法的完整流程。作者基于YOLOv8改进算法并撰写论文后,为增加工作量选择在RK3588平台实现部署。文章首先说明了软硬件环境配置(Ubuntu 20.04/22.04、rknn-toolkit2 1.5.2等),然后分步骤讲解了模型转换过程:1)通过官方代码将PyTorch模型转为TorchScript格式;2)使用rknn_model_zoo工具将TorchScript转为RKNN格式;3)在开发板上运行测试代码。文中提供了完整的代码示例、配置文件修改说明以及百度云/GitHub资源链接,特别强调了直接使用PyTorch转TorchScript方案的成功经验,避免了ONNX转换时出现的输出头不匹配问题。最后展示了在Orange Pi 5开发板上的实际检测效果,为读者提供了可复现的部署方案。
YOLOv5 Docker部署训练[可运行源码]
本文详细介绍了如何在Docker环境中部署和训练YOLOv5模型。首先,通过官方代码生成Docker镜像并创建容器,随后将训练数据拷贝至容器中并开始训练。训练过程中遇到SPPF方法缺失的问题,通过从yolov5-master拷贝相关方法解决。此外,文章还涵盖了权重转换的步骤,包括从pt到onnx的转换,以及onnx到rknn的转换,并提供了相关代码示例。最后,介绍了rknn模型的检测流程,包括模型加载、图像预处理、推理和后处理等步骤。
RK3566部署YOLOv5[项目代码]
本文详细介绍了如何在RK3566(泰山派)开发板上部署YOLOv5模型的全过程。首先,从模型转换开始,将训练好的pt模型转换为onnx模型,再进一步转换为rknn模型。接着,通过官方工具包在Ubuntu环境下完成模型转换,并详细说明了环境配置、依赖安装和模型转换的具体步骤。最后,介绍了在泰山派开发板上部署rknn模型的方法,包括环境搭建、模型运行和摄像头实时检测的实现。文章还提供了解决常见问题的建议,如摄像头读取帧失败的处理方法。整个过程涵盖了从模型转换到实际部署的完整流程,适合需要在嵌入式设备上部署YOLOv5的开发者参考。
YOLOv8模型RK3588部署[代码]
本文详细介绍了将基于YOLOv8-pose的.pt模型部署至RK3588开发板的完整流程,包括模型转换与部署步骤。主要内容涵盖:在Windows上将.pt模型转为.onnx格式,在Ubuntu虚拟机中将.onnx转为.rknn格式,交叉编译RKNN以适配RK3588系统,以及最终在RK3588上部署并运行模型的完整过程。文章提供了详细的代码示例、工具链配置说明和环境依赖安装指南,帮助开发者顺利完成从模型转换到实际部署的全流程操作。
香橙派5 NPU加速YOLOv5[项目源码]
本文详细介绍了如何在香橙派5上使用NPU加速YOLOv5的实时视频推理。首先,作者在Ubuntu20.04系统中通过anaconda创建虚拟环境,并安装rknn-toolkit2工具包,过程中遇到版本兼容性问题并提供了解决方案。接着,将best.onnx模型转换为RKNN格式,并在香橙派5上部署。作者还分享了使用RKNN的Python版本实现NPU加速的代码,包括模型加载、推理和后处理过程。最后,展示了实时视频推理的效果,并提到开启CPU定频对NPU使用率的影响较小。整个过程涉及环境配置、模型转换、代码实现和性能优化,为读者提供了实用的技术参考。
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