yolov5 pt rknn
时间: 2023-08-07 13:06:24 浏览: 54
yolov5是一个目标检测算法,它使用PyTorch实现,并且可以转换为ONNX、CoreML和TFLite等格式。在使用yolov5进行任务之前,需要确保使用正确的版本。根据引用[1],可以在yolov5官方网站的GitHub页面找到正确的版本,并克隆到本地或云服务器。在训练yolov5的pt模型之前,需要下载预训练模型yolov5s.pt,可以在引用[3]提供的链接中找到并下载。请注意,不同版本的yolov5训练得到的pt模型可能会影响rknn模型转换的成功与否。因此,建议按照官方教程进行操作,以确保正确性和成功性。
相关问题
yolov5转rknn
要将yolov5模型转换为rknn格式,可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,将yolov5s.pt、yolov5m.pt、yolov5x.pt这三个模型文件拷贝到yolov5代码目录下。
2. 执行以下命令,将yolov5模型转换为ONNX格式:
```
python3 export.py --weights yolov5s.pt --img 640 --batch 1 --opset 12
```
其中,--weights参数指定了要转换的模型文件,--img参数指定了输入图像的大小,--batch参数指定了批量大小,--opset参数指定了ONNX的版本。根据需要可以更改参数中的模型文件和相关配置。
3. 运行上述命令后,会生成一个yolov5s.onnx的模型文件。接下来,可以使用ONNX转rknn的代码进行转换。对于yolov5s模型,可以参考以下代码:
```python
import torch
from rknn.api import RKNN
# 定义ONNX_MODEL和RKNN_MODEL的路径
ONNX_MODEL = 'yolov5s.onnx'
RKNN_MODEL = 'yolov5s.rknn'
# 创建RKNN对象
rknn = RKNN()
# 加载ONNX模型
rknn.load_onnx(ONNX_MODEL)
# 配置RKNN模型
rknn.config(channel_mean_value='0 0 0 255', reorder_channel='0 1 2', target_platform='rv1126')
# 编译RKNN模型
rknn.build(do_quantization=True)
# 导出RKNN模型
rknn.export_rknn(RKNN_MODEL)
print('Conversion completed!')
```
在上述代码中,需要根据实际情况修改ONNX_MODEL和RKNN_MODEL的路径。此外,可以根据需要设置其他配置,比如输入图像的通道均值、通道重排和目标平台等。对于yolov5m和yolov5x模型,只需要修改ONNX_MODEL和RKNN_MODEL的路径即可。
4. 运行上述代码后,会生成一个yolov5s.rknn的模型文件,即完成了yolov5模型到rknn模型的转换。
请注意,以上步骤是将yolov5模型转换为rknn格式的一种方法,具体操作可能会因环境和需求而有所不同。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Yolov5 转换成 RKNN模型](https://blog.csdn.net/weixin_43999691/article/details/126283992)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
yolov8 pose rknn
你可以通过以下步骤将YOLOv8n-pose模型转换为RKNN格式进行部署:
1. 首先,确保你已经在本地下载了YOLOv8n-pose的项目,并且已经安装好了相应的环境。
2. 使用以下命令进行Python推理,将摄像头的输入源设置为0(即代表使用摄像头作为输入源)并显示结果:
```
python 推理 yolo task=pose mode=predict model=yolov8n-pose.pt source=0 show=true
```
3. 将YOLOv8n-pose模型转换为ONNX格式。使用以下命令将模型导出为ONNX格式:
```
yolo export model=yolov8n-pose.pt format=onnx
```
4. 转换之后,你可以得到一个ONNX模型,该模型具有一个输出,其维度为。这里的8400表示有8400个检测框,56为4边界框坐标信息、人这个类别预测分数和17*3关键点信息。每个关键点由x、y和v组成,其中v表示该点是否可见,当v小于0.5时,表示该关键点可能在图像外部,可以考虑去除掉。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv8 人体姿态估计(关键点检测) python推理 && ONNX RUNTIME C++部署](https://blog.csdn.net/weixin_45824067/article/details/130618583)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]