yolov5 rknn后处理

yolov5 rknn后处理主要包括以下几个步骤：

1. 解析rknn输出：rknn模型输出的是一个一维数组，需要根据模型输出的shape和anchor等信息解析出每个检测框的位置、置信度和类别概率等信息。

2. 进行非极大值抑制（NMS）：对于同一物体可能会被多个检测框检测到的情况，需要进行NMS处理，保留置信度最高的检测框。

3. 根据anchor还原检测框：在进行NMS处理后，需要根据anchor还原检测框的位置。

4. 进行后处理：包括将检测框坐标从归一化坐标还原到原图坐标、筛选出置信度高于阈值的检测框、根据类别概率进行筛选等。

相关问题

yolov5 rknn 后处理

yolov5 rknn 后处理可以通过以下步骤实现：

1. 从rknn模型输出的结果中提取出检测框的坐标、类别和置信度信息。
2. 根据置信度对检测框进行筛选，去除置信度较低的检测框。
3. 对于同一物体可能被多个检测框检测到的情况，采用非极大值抑制（NMS）算法进行去重。
4. 将筛选后的检测框绘制在原图上，并输出检测结果。

yolov11 rknn

### YOLOv11 转换为 RKNN 格式并在 Rockchip 平台上部署

#### 准备工作
为了成功将YOLOv11模型转换为RKNN格式并部署到Rockchip平台，需准备如下工具和环境：

- 安装 `rknn-toolkit` 工具包。此工具支持多种框架下的模型转制为RKNN格式[^1]。

git clone https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit.git
cd rknn-toolkit
git checkout c5360f6e7
pip install .

#### 模型转换过程
对于YOLOv11模型的转换流程主要分为几个部分处理：

- **导出ONNX模型**：首先需要把原始训练好的YOLOv11 PyTorch(.pt)模型文件通过官方提供的脚本或其他方式转化为中间表示形式即ONNX格式。

- **优化ONNX模型**：利用onnx-simplifier等工具进一步简化和优化该ONNX版本的网络结构以提高效率减少冗余操作节点数量。

- **转换至RKNN格式**：最后一步就是采用上述安装完成后的`rknn-toolkit`来进行最终的目标转换动作，具体命令如下所示:

from rknn.api import RKNN

# 创建RKNN对象实例化
rknn = RKNN()

# 加载ONNX模型路径
print('--> Loading ONNX model')
ret = rknn.load_onnx(model='path_to_your_optimized_model.onnx')

if ret != 0:
    print('Load ONNX model failed!')
    exit(ret)

# 构建RKNN模型配置参数设置
print('--> Building model')
ret = rknn.build(do_quantization=True, dataset='./dataset.txt') 

if ret != 0:
    print('Build RKNN model failed!')
    exit(ret)

# 导出RKNN模型保存位置指定
print('--> Export RKNN model')
ret = rknn.export_rknn('./yolov11.rknn')
if ret != 0:
    print('Export RKNN model failed!')
    exit(ret)

以上代码片段展示了如何使用Python API接口来加载、构建以及导出一个适用于Rockchip硬件加速器上的RKNN模型文件。

#### 部署与测试
当已经获得`.rknn`结尾的目标文件之后，则可以将其传输给目标设备(RK3588)，并通过编写相应的应用程序调用API函数实现图像输入输出等功能验证实际效果是否满足预期性能指标要求。