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下载k2 本文目录 一、将.pt模型转为onnx模型文件。Windows二、将.onnx模型转为.rknn模型文件。Linux三、将.rknn模型部署到开发板RK3588中。ARM 一、将.pt模型转为onnx模型文件。Windows
前提下载源码。源码下载地址~
将models/yolo.py中的Detect类下的forward函数改为下面内容
def forward(self, x):z [] # inference outputfor i in range(self.nl):x[i] self.m[i](x[i]) # convreturn x 修改export.py文件 原内容 修改为shape tuple(y[0].shape) # model output shape 将训练好的模型文件best.pt文件放入export.py文件的同级目录下。 使用命令python export.py --weights best.pt --img 640 --batch 1 --include onnx。将.pt模型转为.onnx模型。
二、将.onnx模型转为.rknn模型文件。Linux
为了减少不必要的麻烦请下载Ubuntu新版本如22.04版本。Ubuntu下载地址 安装miniconda
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py38_4.9.2-Linux-aarch64.sh
bash Miniconda3-py38_4.9.2-Linux-aarch64.sh这里创建环境就不多赘述详情查看创建环境教程地址。这里我们创建python3.9的环境。
3.下载转换文件。 下载文件地址。 在windows上下载好转换文件然后移到Ubuntu系统上。然后使用命令 cd rknn-toolkit2-master/rknn-toolkit2/packages进入packages文件夹中安装以下文件。因为我们安装的环境是python3.9 使用命令
pip install rknn_toolkit2-1.6.081f21f4d-cp39-cp39-linux_x86_64.whl -i https://pypi.doubanio.com/simple/
pip install -r requirements_cp39-1.6.0.txt -i https://pypi.doubanio.com/simple/安装完成后使用命令python然后使用命令from rknn.api import RKNN若没有报错则说明安装成功。 坑1使用源时一定要使用-i https://pypi.doubanio.com/simple/因为其他很多源里没有一些安装的依赖文件所以会出错这里我也浪费了很多时间所以一定要使用本文中的命令。避免出现一些错误。 坑2有时在安装时会出现错误并暂停有时是因为下载速度的原因导致的错误这时多执行几次安装命令即可。
将.onnx模型存放在ylov5文件夹中。 使用命令 cd rknn-toolkit2-master/rknn-toolkit2/examples/onnx/yolov5移到到该文件夹下将windows下生成的.onnx放到该目录下。如下所示。 修改test.py文件。 自定义类别中要与训练模型时的类别一致。 生成.rknn模型 运行test.py使用命令python test.py。运行完成后文件目录下生成了.rknn模型。
三、将.rknn模型部署到开发板RK3588中。ARM
