yolov8 pose 瑞芯微RKNN
时间: 2023-10-03 19:06:40 浏览: 116
yolov8 pose是一种基于yolov8架构进行姿势估计的算法。在瑞芯微RKNN(RISC-V Neural Network)部署上,可以使用瑞芯微官方提供的RKNN Toolkit进行模型的转换和部署。首先,需要参考官方文档了解RKNN Toolkit的安装和使用方法。接下来,根据具体的需求进行以下步骤:
1. 数据集准备:收集适用于yolov8 pose算法的姿势估计数据集,并进行标注。
2. 模型训练:使用标注好的数据集对yolov8 pose模型进行训练,可以参考官方开源的yolov8代码进行训练。
3. 模型转换:使用RKNN Toolkit将训练好的yolov8 pose模型转换为RKNN格式。根据官方文档提供的转换方法,执行相应的命令。
4. 模型部署:使用RKNN Toolkit将转换后的RKNN模型部署到瑞芯微的芯片上。可以参考官方文档提供的部署示例和命令。
相关问题
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 ]
yolov8-pose导出为rknn
根据引用中的描述,yolov8-pose模型可以导出为rknn格式。rknn支持yolov8模型的量化,并且从算子角度来看,rknn是支持yolov8的。然而,在使用经过量化的模型进行仿真推理时,可能会发现无法检测到目标。这可能是因为在导出过程中,一部分后处理操作被导出到了onnx模型中,而这部分操作只会在推理过程中存在,而在训练中是被忽略的。
此外,根据引用中的描述,yolov8是一种较新的目标检测模型,相对于yolov5,在性能上有明显的提升。 yolo8的结构与yolov5相比,主要的区别是将C3结构换成了C2f,并且将检测头更改为anchor free检测头。
综上所述,yolov8-pose模型可以被导出为rknn格式,但在使用经过量化的模型进行仿真推理时可能会遇到问题。此外,yolov8是一种较新的目标检测模型,相对于yolov5,在性能上有明显的提升。