yolov8 转换rknn

### 将YOLOv8模型转换为RKNN格式

为了将YOLOv8模型成功转换为RKNN格式，需遵循一系列特定的操作流程。首先，在宿主机环境中完成从ONNX至RKNN的模型转换工作[^2]。

#### 准备环境
确保已安装必要的软件包和工具集，特别是用于管理Python环境的`virtualenv`以及RKNN Toolkit。这些工具对于创建隔离的工作空间和支持后续的模型转换至关重要[^3]。

#### 导出YOLOv8 ONNX模型
在准备阶段之后，需要先获取或生成YOLOv8的ONNX版本模型文件。这通常涉及到训练过程中的导出操作或是直接下载官方提供的预训练ONNX模型。

#### 使用RKNN-Toolkit进行转换
一旦拥有了YOLOv8的ONNX模型文件，就可以通过RKNN-Toolkit来进行最终的目标格式转换。具体来说，可以使用如下命令来实现这一目标：

rknn-convert --onnx <path_to_yolov8_onnx> --rknn <path_to_output_rknn>

这条指令会读取指定路径下的YOLOv8 ONNX模型，并将其转化为适用于Rockchip硬件平台的RKNN格式文件[^1]。

#### 验证转换后的RKNN模型
最后一步是对新产生的RKNN模型进行验证测试，确认其能够在预期的应用场景下正常运作并达到性能指标的要求。

相关问题

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。

yolov8瑞芯微rknn

yolov8是一种目标检测模型，而瑞芯微RKNN（Rockchip Neural Network）是一种用于在瑞芯微处理器上部署深度学习模型的工具。通过使用RKNN，可以将yolov8模型部署到瑞芯微处理器上进行推理。

以下是使用RKNN部署yolov8的步骤：

1. 准备模型：首先，需要将yolov8模型转换为RKNN支持的格式。可以使用RKNN提供的转换工具将yolov8模型转换为RKNN模型。

2. 安装RKNN工具包：在进行模型转换之前，需要先安装RKNN工具包。可以通过以下命令在Linux系统上安装RKNN工具包：

pip install rknn-toolkit

3. 模型转换：使用RKNN提供的转换工具将yolov8模型转换为RKNN模型。可以使用以下命令进行转换：

rknn-toolkit -i yolov8.onnx -o yolov8.rknn --model_type yolov3

其中，`yolov8.onnx`是原始的yolov8模型文件，`yolov8.rknn`是转换后的RKNN模型文件，`--model_type yolov3`指定了模型类型为yolov3。

4. 加载RKNN模型：在代码中加载RKNN模型，并进行初始化。可以使用以下代码加载RKNN模型：

import rknn

# 创建RKNN对象
rknn = rknn.RKNN()

# 加载RKNN模型
rknn.load_rknn('./yolov8.rknn')

# 初始化RKNN模型
rknn.init_runtime()

5. 进行推理：使用加载和初始化后的RKNN模型进行推理。可以使用以下代码进行推理：

# 输入数据
input_data = ...

# 进行推理
outputs = rknn.inference(inputs=[input_data])

# 处理输出结果
...

通过以上步骤，就可以使用RKNN工具包将yolov8模型部署到瑞芯微处理器上进行推理了。