yolov2rknn推理

要进行Yolov2rknn模型的推理，需要先进行一些准备工作。首先，使用yolov5提供的export.py函数导出yolov5.onnx模型。可以使用以下命令在Python环境中执行：`python export.py --weights yolov5s.pt --img-size 640 --include onnx --train`。这将生成yolov5s.onnx模型文件。

接下来，需要进行NMS（非极大值抑制）过滤锚框的步骤。简略介绍一种方法是计算锚框之间的IOU（交并比）值，如果IOU值小于等于NMS_THRESH的阈值，则保留该锚框，反之则去除。

在进行推理之前，需要加载模型和数据。定义ONNX_MODEL为导出的yolov5s.onnx模型文件路径，RKNN_MODEL为yolov5s.rknn模型文件路径，IMG_PATH为用来进行推理的图像路径，DATASET为包含图像路径和标签的数据集文件路径。

完成准备工作后，即可进行Yolov2rknn的推理过程。