rknn yolov8

RKNN是基于神经网络的模型部署和推理框架，可以将训练好的模型转化为RKNN格式并在边缘设备上进行加速推理。Yolov8是一种目标检测模型，相对于Yolov5，在结构上有一些区别。Yolov8将C3结构换成了C2f，并使用了anchor free检测头。根据分析，RKNN是支持对Yolov8模型进行量化的，但在使用量化后的模型进行推理时，可能会出现无法检测到目标的情况，因为一部分后处理操作被导出到了ONNX模型中，而训练过程中是忽略这部分操作的。

相关问题

rknn yolov8 安卓

### 部署YOLOv8模型至Android平台

#### 使用RKNN实现在安卓平台上部署和推理YOLOv8模型的过程涉及多个方面，包括但不限于环境配置、工具链搭建以及具体的应用开发。

#### 准备工作

为了能够在安卓设备上成功部署YOLOv8模型并利用RKNN进行高效推理，前期准备工作至关重要。这不仅涉及到必要的软件环境设置，还包括硬件兼容性的确认[^1]。确保所使用的安卓设备支持瑞芯微(Rockchip)的处理器系列，并已安装适用于该架构的操作系统版本。

#### 工具与库的选择

针对YOLOv8模型向RKNN格式转换的需求，推荐采用官方提供的`rknntoolkit`作为主要工具来完成这一过程[^3]。此工具集内含一系列命令行接口(CLI)，能够简化从原始训练成果到适配特定硬件加速器之间的复杂流程。对于希望进一步提升性能或定制化的开发者而言，则可能需要深入研究API文档及相关开源社区资源获取更多帮助。

#### 转换ONNX模型为RKNN格式

一旦完成了上述预备事项，下一步便是将预训练好的YOLOv8 ONNX文件转化为适合于Rockchip SoCs执行的形式——即RKNN模型。通过调用`rknn_builder`组件可以轻松达成目的；值得注意的是，在某些情况下或许还需要调整输入/输出张量规格以匹配目标应用场景的要求[^4]。

# 假设已经准备好了一个名为 yolov8.onnx 的模型文件
$ rknn_builder build --model=yolov8.onnx --output=yolov8.rknn

#### 编写Android应用集成RKNN-YOLOv8

最后一步是在移动应用程序内部实现对新创建出来的`.rknn`文件的支持。考虑到跨平台特性的重要性，建议优先考虑使用NDK (Native Development Kit)编写核心算法部分，而UI层则继续沿用Java/Kotlin语言构建。下面给出了一段简单的JNI桥接代码片段用于加载指定路径下的RKNN模型实例化对象：

#include <jni.h>
#include "rknn_api.h"

extern "C"
JNIEXPORT void JNICALL
Java_com_example_myapp_MainActivity_loadModel(JNIEnv *env, jobject /* this */, jstring modelPath_) {
    const char *modelPath = env->GetStringUTFChars(modelPath_, nullptr);

    // 初始化RKNN上下文句柄
    rknn_context ctx;
    int ret = rknn_init(&ctx, modelPath, 0);
    
    if(ret >= 0){
        LOGD("Load Model Success!");
    }else{
        LOGE("Failed to load model");
    }

    env->ReleaseStringUTFChars(modelPath_, modelPath);
}

此外，还需注意处理好图像数据前处理逻辑（如缩放、归一化等操作），以便它们能被正确送入网络结构中参与计算；同时也要设计合理的后处理机制解析预测结果并将其可视化展示出来给最终用户查看[^2]。

rknn yolov8后处理

### RKNN格式YOLOv8模型的后处理

对于RKNN格式的YOLOv8模型，在完成推理之后，通常需要进行一系列后处理操作来解析网络输出并获得最终的结果。这些后处理主要包括解码预测框、应用非极大值抑制(NMS)以及可能的人体姿态估计特定的操作。

#### 解析网络输出
当使用RKNN工具包加载预训练好的YOLOv8模型并在目标硬件上执行推理时，得到的是原始特征图形式的数据。为了从中提取有用的信息，比如物体的位置坐标(x, y, w, h)，类别置信度分数等，必须先通过反卷积或其他方式恢复到实际尺寸，并利用DFL(Distributed Focal Loss)[^1]机制计算边界框的具体位置。

import numpy as np

def decode_outputs(output_tensor, anchors=None):
    """
    将模型输出张量转换成可读取的目标检测结果
    
    参数:
        output_tensor (numpy.ndarray): 模型输出张量
        anchors (list or None): 如果存在，则为锚点列表，默认为空
        
    返回:
        list of dict: 包含每个检测对象的相关信息字典列表
    """
    # 这里省略具体实现细节...
    
    return decoded_boxes

#### 应用NMS算法去除冗余框
由于同一物体可能会被多个候选区域所包围，因此有必要采用非最大抑制(non-maximum suppression,NMS)技术筛选出最优的选择。这一步骤可以有效减少重复标记的情况发生。

from torchvision.ops import nms

def apply_nms(boxes, scores, iou_threshold=0.5):
    """
    对给定的一组边框及其对应的得分应用 NMS.
    
    参数:
        boxes (Tensor[N, 4]): 边界框集合
        scores (Tensor[N]): 得分向量
        iou_threshold (float): IOU阈值
        
    返回:
        Tensor[M]: 经过NMS后的索引数组
    """
    keep_indices = nms(boxes, scores, iou_threshold=iou_threshold)
    return keep_indices.tolist()

#### 特殊情况下的额外处理——人体姿态估计
如果涉及到`yolov8pose`这样的变种版本，除了上述通用流程外，还需要针对关节关键点做进一步分析。此时可以在后处理阶段引入专门设计的姿态评估函数，从而获取更加精确的关键部位定位数据。

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