yolov5转换rknn

### 将YOLOv5模型转换为RKNN格式

#### 准备工作
为了成功将YOLOv5模型转换为RKNN格式，需先准备好必要的工具和环境。这包括但不限于安装`virtualenv`用于创建独立的Python环境，以及确保已获取合适的YOLOv5预训练模型文件，如`yolov5s.pt`、`yolov5m.pt`、`yolov5l.pt`或`yolov5x.pt`[^1]。

#### 创建虚拟环境并激活
建议使用`virtualenv`来隔离项目依赖项。通过命令行执行如下操作：

pip install virtualenv
virtualenv venv
source venv/bin/activate  # Linux/MacOS
venv\Scripts\activate     # Windows

#### 安装必要软件包
在激活后的环境中，安装所需的Python库和其他组件，特别是`torch`, `onnx`, 和`rknn-toolkit`:

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
pip install onnx onnxruntime
pip install rknn-toolkit==0.97.0

#### 转换PyTorch模型至ONNX格式
由于直接从PyTorch转到RKNN可能遇到兼容性问题，通常会先将`.pt`格式的YOLOv5模型转化为中间表示形式——ONNX模型。此过程涉及调整输入尺寸等参数设置以匹配目标硬件的要求。可以利用官方提供的脚本完成这一转化步骤[^2]:

import torch
from models.experimental import attempt_load
dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640)

model = attempt_load('path/to/yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu'))
torch.onnx.export(model, dummy_input, "best-sim.onnx", opset_version=11)

#### ONNX模型优化与验证
考虑到不同平台间的差异可能导致性能波动甚至功能失效，在实际部署前应当对生成的ONXX模型进行充分测试，确认其行为符合预期，并尽可能对其进行量化处理或其他形式上的简化以便更好地适应嵌入式设备的需求。

#### 使用RKNN Toolkit加载并编译ONNX模型
最后一步是借助RKNN toolkit读取之前保存下来的ONNX文件(`best-sim.onnx`)，将其进一步编译为目标架构下的专用二进制文件(.rknn)，从而实现高效运行于特定芯片组之上（比如Rockchip RK3588）。具体做法参见以下代码片段[^4]：

from rknn.api import RKNN

# Create RKNN object
rknn = RKNN()

# Pre-process config
print('--> Config model')
rknn.config(mean_values=[[0, 0, 0]], std_values=[[255, 255, 255]])

# Load ONNX model
print('--> Loading model')
ret = rknn.load_onnx(model='best-sim.onnx')

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

# Build model
print('--> Building model')
ret = rknn.build(do_quantization=True, dataset='./dataset.txt')  # DATASET should be a text file listing paths to images used during quantization.

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

# Export RKNN model
print('--> Exporting RKNN model')
ret = rknn.export_rknn('./best-sim.rknn')
if ret != 0:
    print('Export failed!')
    exit(ret)

# Release RKNN object
rknn.release()

上述流程涵盖了从原始YOLOv5 PyTorch模型直至最终适用于指定处理器类型的RKNN版本的所有主要环节。值得注意的是，整个过程中涉及到多个阶段的数据类型变换及潜在误差累积现象，因此务必密切关注各阶段输出的一致性和准确性，及时排查可能出现的问题。