yolov5rknn推理

要进行yolov5rknn推理，你可以参考以下步骤：

1. 首先，你需要下载rknn-toolkit，并在GitHub上找到该工具包的链接。从该链接下载并安装rknn-toolkit。

2. 接下来，你需要准备好yolov5模型文件，该模型文件的推理脚本是`rknn_detect_yolov5.py`。你可以在训练时打印控制台或通过查看torch模型类属性获取生成的anchors结果，确保anchors与模型对应。

3. 在准备好rknn-toolkit和yolov5模型文件后，你可以使用以下命令进行推理：

   python3 rknn_detect_yolov5.py

该命令将加载模型文件并进行推理。

请注意，以上步骤是基于使用rknn-toolkit进行yolov5rknn推理的。确保按照要求安装和准备好必要的文件后，你就可以进行推理了。

参考资料：
rknn-toolkit的GitHub链接：https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit/tree/master/examples/onnx/yolov5
yolov5模型推理脚本：https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit/blob/master/examples/onnx/yolov5/rknn_detect_yolov5.py

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yolov5 rknn推理

Yolov5是一种目标检测算法，而RKNN是一种神经网络推理引擎，可以将深度学习模型部署到嵌入式设备上进行推理。因此，Yolov5可以通过RKNN进行推理加速和部署到嵌入式设备上。

在使用RKNN进行Yolov5模型推理之前，需要先将Yolov5模型转换为RKNN支持的格式。具体步骤如下：

1. 安装RKNN Toolkit，并下载对应的模型转换脚本。
2. 将Yolov5模型转换为ONNX格式。
3. 使用RKNN Toolkit提供的脚本将ONNX模型转换为RKNN格式。
4. 在嵌入式设备上加载RKNN模型，并进行推理。

需要注意的是，RKNN支持的Yolov5版本为v5.0-v5.0.2，且需要使用Python3进行转换和部署。

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。