yolov5s.pt转rknn

您可以使用rknn-toolkit将yolov5s.pt转换为rknn格式。具体步骤如下：

1. 安装rknn-toolkit
您可以从官方网站下载并安装rknn-toolkit。

2. 转换模型
使用rknn-toolkit的convert_to_rknn函数将yolov5s.pt转换为rknn格式。示例代码如下：

   from rknn.api import RKNN

   rknn = RKNN()
   rknn.config(channel_mean_value='0 0 0 255', reorder_channel='0 1 2')
   rknn.load_pytorch(model='yolov5s.pt', input_size_list=[[3, 640, 640]])
   rknn.build(do_quantization=True)
   rknn.export_rknn('yolov5s.rknn')

在上面的代码中，我们首先创建了一个RKNN对象，然后使用load_pytorch函数加载yolov5s.pt模型，并指定输入大小为[3, 640, 640]。接着，我们使用build函数构建模型，并使用export_rknn函数将模型导出为rknn格式。

3. 部署模型
将导出的rknn模型部署到您的设备上即可使用。

相关问题

yolov5 pt rknn

yolov5是一个目标检测算法，它使用PyTorch实现，并且可以转换为ONNX、CoreML和TFLite等格式。在使用yolov5进行任务之前，需要确保使用正确的版本。根据引用[1]，可以在yolov5官方网站的GitHub页面找到正确的版本，并克隆到本地或云服务器。在训练yolov5的pt模型之前，需要下载预训练模型yolov5s.pt，可以在引用[3]提供的链接中找到并下载。请注意，不同版本的yolov5训练得到的pt模型可能会影响rknn模型转换的成功与否。因此，建议按照官方教程进行操作，以确保正确性和成功性。

yolov5S初始权重

您可以在yolov5官方代码的GitHub仓库中找到yolov5S的初始权重。请使用以下步骤获取初始权重：
1. 首先，转到yolov5官方代码的GitHub仓库：https://github.com/ultralytics/yolov5
2. 选择tag v5.0。
3. 在仓库中，您可以找到一个称为"weights"的文件夹。这个文件夹包含了多个初始权重文件，其中包括yolov5S的初始权重。

请注意，初始权重文件的具体名称可能会有所变化，所以您需要根据您的需求检查并选择正确的文件。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pytorch篇---yolov5-权重转换（pt--＞onnx--＞rknn）](https://blog.csdn.net/m0_46825740/article/details/119956658)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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