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：

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%"]
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