onnx转换rknn,yolo5
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第4章 - Python项目实战之网络机器人
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YOLO V5瑞芯微部署问题[项目源码]
本文详细记录了将YOLO V5训练模型部署到瑞芯微板子上的过程及遇到的问题。首先介绍了从PyTorch的pt模型到RKNN转换的步骤,包括使用export.py导出ONNX模型、使用onnxsim简化模型以及如何选取合适的层输出。接着,文章探讨了为什么不用合并后的输出结果,并解释了PyTorch和ONNX在输出形状上的差异。此外,还强调了设定正确的anchor值的重要性,并提供了两种查询训练模型anchor值的方法。最后,文章分享了RK3588推理性能的查看方法以及C/C++ API部署的注意事项,包括输入图像大小、anchor尺寸、阈值等的修改。本文是对官方文档的补充,旨在帮助读者避免常见问题,顺利完成模型部署。
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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。
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深度学习、嵌入式开发板的人员
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YOLOv5部署RK3588指南[源码]
本文详细介绍了将YOLOv5-5.0训练的权重文件.pt转换为.onnx格式,再进一步转换为.rknn格式,最终在RK3588平台上运行的完整流程。内容包括环境搭建、模型转换步骤、代码修改要点以及所需的安装包和工具链。特别提到了在转换过程中需要修改yolo.py中的代码,但具体原因尚不明确,欢迎读者在评论区提供指导。此外,文章还提供了相关工具和依赖的安装方法,以及如何在RK3588开发板上运行转换后的模型进行推理测试。
YOLOv5香橙派部署[项目代码]
本文详细介绍了如何在香橙派npu RK3588上部署YOLOv5模型,并解决检测框混乱的问题。作者使用官方提供的rknn-toolkit2和yolov5仓库进行模型转换和部署,重点讲解了从训练好的模型转换为onnx格式,再转换为rknn格式的具体步骤。文章还提供了详细的代码示例,包括模型配置、加载、构建和导出rknn模型的过程,以及如何在运行时环境中进行推理和后处理。通过严格按照文中方法转换出的rknn模型,可以有效避免推理框混乱及满屏幕检测框的问题。
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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。
瑞芯微RV1126B平台YOLO26模型应用[项目源码]
本文详细介绍了在瑞芯微RV1126B平台上使用YOLO26模型进行物体检测的全流程,包括模型训练、转换和应用例程。YOLO26是一种高效的实时目标检测模型,支持多种视觉AI任务。文章首先介绍了YOLO模型的基本概念和YOLO26的新特性,随后详细说明了模型的安装、训练、验证和导出方法。特别提供了针对RV1126B平台的模型转换脚本,将训练好的模型转换为RKNN格式。最后,展示了在RV1126B开发板上运行YOLO26模型进行实时摄像头物体识别的完整例程,包括编译、部署和运行步骤,并提供了网络推流和实时推理效果的说明。
YOLOV8模型转换-ONNX-RKNN
文件中包含内容: 使用平台为RK3588 (1)step1:pt模型转onnx (2)step2: onnx调用做推理 (3)step3: onnx转rknn模型 (4)step4:rknn模型调用
YOLO的pt文件转ONNX再转RKNN过程
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yolov8 rknn3588混合量化
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YOLO模型转换与RKNN部署教程[代码]
本文详细介绍了如何将使用Ultralytics工具训练的YOLO模型(如YOLOv8)从PT格式转换为ONNX,再进一步转换为RKNN模型,以便在国产RK3588开发板上进行部署和测试。文章涵盖了需求分析、项目梳理、代码修改(包括ultralytics_yolov8项目的修改)、环境配置(如Ubuntu20.04虚拟机和conda环境)、模型转换步骤(PT到ONNX、ONNX到RKNN)、以及RK3588板端部署的完整流程。此外,还提供了针对不同检测头(如80x80、40x40、20x20、160x160)的代码调整方法,确保模型在板端的高效运行。
YOLOv11转ONNX与RKNN[可运行源码]
本文详细介绍了将YOLOv11模型从.pt格式导出为ONNX文件并进一步转化为RKNN格式的完整过程。首先需要搭建环境,包括下载YOLOv11源码、创建虚拟环境并安装必要的依赖。然后通过修改配置文件和使用特定的Python脚本完成模型转换。需要注意的是,为了适配RKNN,必须使用修改后的YOLOv11代码而非官方源码。最后,生成的ONNX文件可以上传至RK3588开发板,通过rknn_model_zoo工具转换为.rknn格式使用。文章提供了具体的命令行操作和注意事项,为开发者实现模型转换提供了实用指导。
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