yolov7 pt模型转rknn模型推理，全攻略

首先，需要安装以下软件和库：

1. RKNN Toolkit：是用于在RK3399平台上运行深度学习模型的工具，可以将PyTorch、TensorFlow等框架训练好的模型转换成RKNN格式。

2. PyTorch：是一个Python开源机器学习库，提供了TorchScript和TorchVision等工具，支持深度学习算法的开发和部署。

3. OpenCV：是一个跨平台计算机视觉库，支持图像处理、图像分析、机器学习等功能。

接下来，按照以下步骤进行操作：

1. 下载YOLOv7模型。可以从GitHub下载预训练模型，也可以自己训练模型。

2. 将模型转换为ONNX格式。使用PyTorch将模型转换为ONNX格式，可以使用以下命令：

import torch
import torchvision

model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
model.eval()

# Export the model
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
input_names = ["input_0"]
output_names = ["output_0"]
torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx", verbose=True, input_names=input_names, output_names=output_names)

3. 使用ONNX模型转换为RKNN格式。使用RKNN Toolkit将模型转换为RKNN格式，使用以下命令：

rknn_config = {
    "model": "model.onnx",
    "input_size_list": [[3, 224, 224]],
    "output_size_list": [[1000]],
    "mean_values": [[0.485, 0.456, 0.406]],
    "std_values": [[0.229, 0.224, 0.225]],
    "batch_size": 1,
    "model_type": "onnx",
    "device_id": 0,
    "target_platform": "rk3399",
    "optimize": True,
    "quantized_dtype": "int8",
    "quantized_algorithm": "KL",
    "calibration_size": 100,
    "npu": False,
    "verbose": True
}

# Create RKNN object
from rknn.api import RKNN

rknn = RKNN()
rknn.load_rknn_config(rknn_config)
rknn.build(do_quantization=True)
rknn.export_rknn("./model.rknn")

4. 进行推理。使用RKNN Toolkit和OpenCV进行推理，使用以下命令：

import cv2
from rknn.api import RKNN

# Load RKNN model
rknn = RKNN()
rknn.load_rknn("./model.rknn")

# Init runtime environment
rknn.init_runtime()

# Load image
img = cv2.imread("./image.jpg")

# Preprocess image
img = cv2.resize(img, (224, 224))
img = img.astype("float32")
img -= [0.485, 0.456, 0.406]
img /= [0.229, 0.224, 0.225]

# Inference
outputs = rknn.inference(inputs=[img])

# Postprocess outputs
print(outputs)

# Release RKNN object
rknn.release()

这样，就完成了YOLOv7模型转换为RKNN模型的推理。